WEKO3
アイテム
SSE の世代交代モデルを改良したcSSE について
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17137
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1713793a40dcb-211c-4b2a-a900-14e14e3b510b
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | Trans(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2007-02-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | SSE の世代交代モデルを改良したcSSE について | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Study on cSSE that Improves Generation Alternation Model of SSE | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | シンポジウム特集論文 | |||||||
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 | |||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学大学院情報科学研究科複雑系科学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学大学院情報科学研究科複雑系科学専攻 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nagoya University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nagoya University | ||||||||
著者名 |
丸山, 崇
× 丸山, 崇
|
|||||||
著者名(英) |
Takashi, Maruyama
× Takashi, Maruyama
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 組合せ最適化問題を効率良く解く進化的計算手法の1 つに,確率的スキーマ貪欲法(Stochastic Schemata Exploiter: SSE)がある.SSE は,母集団に多様性を持たせることで,優れた収束特性を維持したまま大域的探索能力が向上する可能性がある.そこで,本論文ではSSE の世代交代モデルを改良したCross generational elitist selection SSE(cSSE)を提案する.さらに,0/1 組合せ最適化問題において,SSE,cSSE をMinimal Generation Gap(MGG)に基づくGA,Bayesian Optimization Algorithm(BOA)と性能比較を行い,それらの探索性能を検討する.その結果,cSSEは優れた収束特性と大域的探索能力を有していることが分かった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | The Stochastic Schemata Exploiter (SSE) is one of the evolutionary optimization algorithms for solving the combinatorial optimization problems. The SSE can improve the global search ability by maintaining the diversity of the population. In this paper, we present the Cross generational elitist selection SSE (cSSE) algorithms which improves the generation alternation model of the SSE. The SSE and the cSSE are compared with the GA with the Minimal Generation Gap (MGG) and the Bayesian Optimization Algorithm (BOA) in 0/1 combinatorial optimization problem in order to discuss their convergence property. As a result, we indicate that cSSE has an excellent convergence property and the global search ability. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11464803 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) 巻 48, 号 SIG2(TOM16), p. 78-90, 発行日 2007-02-15 |
|||||||
ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 1882-7780 | |||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |