分散確率モデル遺伝的アルゴリズム

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2004-02-15
• タイトル: 分散確率モデル遺伝的アルゴリズム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Distributed Probabilistic Model - building Genetic Algorithm
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 新しいGA，GAの改良
• 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: 同志社大学工学部
• 著者所属: 同志社大学工学部
• 著者所属: 同志社大学大学院
• 著者所属: 同志社大学大学院／現在，日本アイ・ビー・エム株式会社
• 著者所属: 阪南大学経営情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge Engineering and Computer Sciences, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge Engineering and Computer Sciences, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Doshisha University/Presently with IBM Japan, Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Management Information, Hannan University
• 著者名: 廣安, 知之; 三木, 光範; 下坂, 久司; 佐野, 正樹; 筒井, 茂義
• 著者名(英): Tomoyuki, Hiroyasu; Mitsunori, Miki; Hisashi, Shimosaki; Masaki, Sano; Shigeyoshi, Tsutsui
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，新しい確率モデルGA（PMBGA）である，分散確率モデル遺伝的アルゴリズム（DPMBGA）を提案する．DPMBGA では，主成分分析（PCA）により，設計変数の相関を考慮して子個体を生成する．また，島モデルの採用により，多様性の維持を図っている．テスト関数を用いた数値実験により，DPMBGA の有効性を検証した．複数のモデルを検討した結果，全体の半数の島でのみPCA を行うDPMBGA は，対象問題における設計変数間の依存関係の有無にかかわらず，良好な性能を示した．解探索性能は，単峰性正規分布交叉を用いたMinimal Generation Gap モデルと比較してDPMBGA がより優れた性能を示した．また，DPMBGA にBoundary Extension by Mirroring（BEM）を適用したモデルを用いて，探索領域の境界の取扱いについても検討している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, a new model of Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms (PMBGAs), Distributed PMBGA (DPMBGA), is proposed. In the DPMBGA, the correlation among the design variables is considered by Principal Component Analysis (PCA) when the offsprings are generated. The island model is also applied in the DPMBGA for maintaining the population diversity. Through the standard test functions, the effectiveness of the DPMBGA is examined. In this paper, some models of DPMBGA are examined. The DPMBGA where PCA is executed in the half of the islands and not executed in the other islands can find the good solutions in the problems whether or not the problems have the correlation among the design variables. From these results, it is clarified that the DPMBGA has higher searching ability than the Unimodal Normal Distribution Crossover with Minimal Generation Gap. It is also discussed the treatment of the boundary condition of the design field using the Boundary Extension by Mirroring (BEM).
• 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: 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 45, 号 SIG02(TOM10), p. 56-65, 発行日 2004-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会