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アイテム
微分進化法における連続世代モデルの提案と分散分析による評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/32872
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/328726647af2b-e1f6-4eec-85b7-195ff5da4eb7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS08069011.pdf (609.8 kB)
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Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2008-05-09 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 微分進化法における連続世代モデルの提案と分散分析による評価 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Continuous Generation Models of Differential Evolution and an Evaluation Using Analysis of Variance | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 近畿大学理工学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Science and Engineering, Kinki University | ||||||||
| 著者名 |
田川, 聖治
× 田川, 聖治
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| 著者名(英) |
Kiyoharu, Tagawa
× Kiyoharu, Tagawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 微分進化法 （DE：Differential Evolution） は，関数最適化問題を対象とした進化的計算の一種である．進化的計算における集団の更新方法は世代モデルと呼ばれ，離散世代モデルと連続世代モデルに大別される．遺伝的アルゴリズムには両タイプの世代モデルが存在するが，既存の DE は離散世代モデルのみである．本稿では，新たに連続世代モデルに基づく DE を提案している．連続世代モデルによれば，様々な生存選択法を DE に導入することが容易となる．そこで，連続世代モデルの DE に対して，2 種類の生存選択法を示している．最後に，分散分析による DE の性能の評価方法を考案し，世代モデル，集団サイズ，および，戦略の 3 因子がDE の処理時間と解の質に及ぼす効果を統計的に解析している． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Differential Evolution (DE) is an Evolutionary Computation (EC) for solving function optimization problems in continuous search space. In order to renew the population in EC, there are two generation models. The first is discrete generation model, and the second is continuous generation model. Actually, Genetic Algorithms (GAs) employ either of two types of generation models. However, every DE currently uses only discrete generation model. In this paper, a DE based on continuous generation model is proposed. If continuous generation model is employed, it becomes easy to introduce various survival selection methods into DE. Therefore, two types of survival selection methods are contrived for the proposed DE. Finally, by using the technique of analysis of variance, the effects of three factors, namely, the generation model, the population size and the strategy of DE, on the processing time of DE and the quality of solutions are assessed. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2008, 号 41(2008-MPS-069), p. 45-48, 発行日 2008-05-09 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
