実数値GAを用いた制約付き多峰性関数最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST10002

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2010/12/04

タイトル(英語): Constrained Multimodal Function Optimization using Real-coded GAs

著者名: 木村 周平(鳥取大学)

著者名(英語): Shuhei Kimura(Tottori University)

キーワード: 実数値遺伝的アルゴリズム|制約付き関数最適化|交叉カーネル|マルコフ連鎖モンテカルロ法|Real-coded genetic algorithm|constrained function optimization|crossover kernel|Markov chain Monte Carlo method

要約(日本語): 進化的アルゴリズムを用いて制約付き多峰性関数最適化問題を効率的に解くための新たな手法を提案する。提案手法は単純に交叉オペレータで生成される子個体を，常に等式制約を満たすように強制するものである。そのための方法として本研究では交叉カーネルとマルコフ連鎖モンテカルロ法を利用する。実験において，提案アプローチが制約付き多峰性関数最適化問題を効果的に解くことを示す。

要約(英語): This study proposes a technique that makes EAs possible to solve constrained multimodal function optimization problems. The proposed technique simply forces individuals newly generated to satisfy the equality constraint. In order to generate these individuals, this study utilizes a Markov chain Monte Carlo method and crossover kernels. Experimental results show that our approach has an ability to solve constrained multimodal function optimization problems.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 428 Kバイト