WEKO3
アイテム
分散環境型並列分散遺伝的アルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33553
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33553d6f98dea-0b63-42bb-a0e3-785a82ecfe1f
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2000 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) | |||||||
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公開日 | 2000-06-26 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 分散環境型並列分散遺伝的アルゴリズム | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Parallel Distributed Genetic Algorithm with Distributed Environment Scheme | |||||||
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 | ||||||||
同志社大学大学院 | ||||||||
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(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Doshisha University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Doshisha University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Doshisha University | ||||||||
著者名 |
金子, 美華
× 金子, 美華
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著者名(英) |
Mika, Kaneko
× Mika, Kaneko
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究では,遺伝的アルゴリズム(GA)における最適な突然変異率と交叉率を選択する作業を軽減する一つのアプローチを提案する.最適な突然変異率と交叉率は母集団サイズと問題に依存し,また,それらは単一の母集団の場合と複数の母集団の場合では異なる.提案した分散環境並列分散GA,すなわち分散環境を持つ並列GAは並列分散GAにおけるサブ母集団においてこれらのパラメータの値の種々の組合せを用いる.この新しいスキームの優秀な性能を実験的に検証するために4つの標準テスト関数を用いた.その結果,分散環境並列分散GAは与えられた母集団サイズの下で,適切な交叉率と突然変異率が不明の場合には最良の解を最も早く与えてくれる方法であることが分かった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper introduces an alternative approach to make the task of choosing optimal mutation and crossover rates easier by using a parallel and distributed GA with distributed environments. It is shown that the best mutation and crossover rates depend on the population sizes and the problems, and those are different between a single and multiple populations. The proposed distributed environment GA uses various combinations of the parameters as the fixed values in the subpopulations. The excellent performance of the new scheme is experimentally demonstrated for four standard test functions. It is concluded that the distributed environment GA is a useful method to find the best solution under a given population size and uncertainty for the appropriate crossover and mutation rates. | |||||||
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 2000, 号 60(2000-MPS-030), p. 9-12, 発行日 2000-06-26 |
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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 |