離散問題における近傍範囲を考慮した局所探索の解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16044

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: 2016/12/02

タイトル(英語): Analysis of neighborhood range of local search for discrete problems

著者名: 荒木 悠太(大阪府立大学),長谷川 拓(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学)

著者名(英語): Yuta Araki(Osaka Prefecture University),Taku Hasegawa(Osaka Prefecture University),Naoki Mori(Osaka Prefecture University),Keinosuke Matsumoto(Osaka Prefecture University)

キーワード: 進化型計算|局所探索|適応度景観|Evolutionary Computation|Local Search|Fitness Landscape

要約(日本語): 近年，大域的な情報を活用しつつ局所探索を取り入れたハイブリッドな進化型計算が注目されており，局所探索を積極的に利用した Parameter-less Population Pyramid(P3) は高い探索性能を持つことで知られている．一方で，局所探索における近傍範囲については，十分に研究がなされていない．そこで本研究では離散問題を対象として，局所探索における近傍範囲の設定とそれが与える性能への影響について検討し考察する．

要約(英語): In the evolutionary computation research, local search is one of the important issue. However, there are few research of analysis of the neighborhood range of local search. In this paper, we analyzed performance of local search for discrete problems with various neighborhood ranges. The computational experiments are carried out in order to show the importance of proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 483 Kバイト