注視領域の適応的決定機構を有する遺伝的アルゴリズム

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1997-07-15
• タイトル: 注視領域の適応的決定機構を有する遺伝的アルゴリズム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Adaptive Attention Control in Genetic Algorithm
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 遺伝的アルゴリズム
• 著者所属: 北海道大学工学部
• 著者所属: 北海道大学工学部
• 著者所属: 北海道大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Hokkaido University
• 著者名: 坂無, 英徳; 鈴木, 恵二; 嘉数, 侑昇
• 著者名(英): Hidenori, Sakanashi; Keiji, Suzuki; Yukinori, Kakazu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 自然界における生物の適応機構をモデルとして開発された遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm；GA）は，探索性能のロバスト性において，現在最も強力な手法の1つである．しかし，けっして万能ではなく，GA困難と呼ばれる問題クラスの存在が知られており，これを克服することがGA研究の主要なテーマとなっている．一方，一般の探索行為を考えると，探索空間を広範に見渡す大域的な注視と，有望な領域内を詳細に調査するための局所的な注視の両者をバランスよく実行することが重要である．しかしながら，この探索戦略を計算機上に実装するためには，計算時間や記憶量に関する様々な問題がともなう．そこで本研究では，このような注視領域の適応的な制御・決定機構とGAとを互いに補完し，GAの探索性能向上を目指した枠組みを構築する．具体的には，注視すべき領域そのものの探索と，領域内の詳細な探索を担う2つのGAを並列に動作させる．このときに重要なのは，並列的に動作する両者を有機的に相互作用させる機構であり，これが適切に機能することによって，大域的・局所的注視のバランスが適応的に変化する．論文中で提案する手法である分散型フィルタリングGA (Distributed Filtering?GA；DFGA）では，（1）注視すべき領域の位置，（2）領域内の探索の完了度，（3）そこに含まれる探索点の評価値などを圧縮保存可能な機構を実現し，これを介して2つのGAの円滑な情報交換を可能にしている．以下では，このような問題背景に関する詳しい議論を行った後，GAにおいて注視領域の制御機構がどのように実現されているかを概観する．次いで，本枠組みの基本概念，および実際の多点探索手法に実装するためのアプローチについて検討し，DFGAを提案する．計算機実験においては，GA困難クラスに属する3タイプの最適化問題に提案手法を適用し，その有効性の確認，さらには本方法論の妥当性について考察する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Genetic Algorithm (GA) is inspired from the adaptive behaviors of organisms in the natural world,and is one of the most powerful and robust search procedures.It is well known,however,that there is a class of problems,called GA-hard problems,and the canonical GA can hardly solve the problems in the class.To overcome this difficulty is one of the major subjects in the research field of GA.On the other hans,considering about efficient and general search method,it is important to properly change the balance of executing phases for searching with globally wide attention and locally precise attention.However,there are many problems for implementing this search strategy in the computer,concerning costs for memory,calculation time,and so on.In this paper,therefore,we attempt to resolve their difficulties using their advantageous features,and to construct the advanced framework of GA.In concrete,the framework adopts two GAs,for searching the regions which is expected to contains good search points,and for exploring in the regions precisely.The important thing of the framework is the mechanism to interact the both attentions in the organic way,and the global and local attentions can be executed adaptively when it works properly.In reality,the Distributed Filtering GA (DFGA),which is proposed in this paper,can smoothly interact two GAs through the mechanism for storing information about the position of the targeting regions,the degree of focusing attentions,and the degree of their hopefulness.In this paper,to realize the adaptive attention control,we argue the methodology for introducing the organized social dynamics into the multi-points search procedure,and propose the advanced framework named DFGA.Some results of computer simulations,where DFGA is applied to some GA-hard problems,exhibit characteristics of search dynamics of DFGA,demonstrate its efficiency,and reveal some problems to be overcome in future.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 38, 号 7, p. 1255-1264, 発行日 1997-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764