{"product_id":"ieej-zt123044","title":"遺伝的アルゴリズムと局所探索型分布推定アルゴリズムによるハイブリッド手法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-044\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成24年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2012\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eHybrid Evolutionary Computation Using GA and Local Search EDA\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e田村 謙次(中央学院大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKenji Tamura(Chuo Gakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e遺伝的アルゴリズム|分布推定アルゴリズム|ハイブリッド\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e近年、進化的計算はさまざまな最適化問題に適用され盛んに研究されているが、その課題の一つとして大域的探索と局所的探索のトレードオフが挙げられる。そのような課題を解決する手法の一つとしてハイブリッドアルゴリズムがある。ハイブリッドアルゴリズムは、柔軟なアルゴリズム構成が可能であり、性質の異なる既存のシステム同士を組み合わせることで効果的な探索を行うなど、さまざまなものが提案されている。本研究では、遺伝的アルゴリズムと局所的探索手法を導入した分布推定アルゴリズムとのハイブリッド型探索手法を提案し、最適化問題に適用することにより、その優位性を確認したことを報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,772 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46399414108399,"sku":"IEEJ-ZT123044-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_6c0e7d1d-5085-4529-832a-15d4d61c4765.png?v=1744897592","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt123044","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}