階層化動的離隔型GA (Hds - GA)による離隔パラメータの最適化

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2004-02-15
• タイトル: 階層化動的離隔型GA (Hds - GA)による離隔パラメータの最適化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Hierarchically - Dynamically Separating GA (hDS - GA)
• 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: 京都大学大学院情報学研究科／ATR人間情報科学研究所
• 著者所属: 三重大学工学部
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科／ATR人間情報科学研究所
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University/ATR Human Information Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Mie University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University/ATR Human Information Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者名: 中山, 功一; 松井, 博和; 下原, 勝憲; 片井, 修
• 著者名(英): Koichi, Nakayama; Hirokazu, Matsui; Katsunori, Shimohara; Osamu, Katai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: マルチエージェントシステム（以下，MAS と記す）に適用する遺伝的アルゴリズム（以下，GAと記す）の1 つとして，階層化動的離隔型GA（Hierarchically-Dynamically Separating GA，以下，hDS-GA と記す）を提案する．個体を複数の集団に離隔するGAは，島モデルGA や動的離隔型GAなどがある．これら従来の複数集団GAでは，集団の粒度と個体の移動頻度に関するパラメータをあらかじめ設定する必要がある．hDS-GA では，これらのパラメータをあらかじめ設定する必要がない．本論文では，離隔に関するパラメータとして集団内個体数と個体の移動確率の2 種類を取り上げ，MAS 全体にとって最適なパラメータ値を進化的に獲得するhDS-GA の性質について述べる．また，集団の粒度と個体の移動頻度が最適化されることで，MASが高いシステム最適性を獲得した例について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes the “Hierarchically-Dynamically Separating Genetic Algorithm (hDSGA)” applied to a multi-agent system (MAS). In the hDS-GA, the colonies are separated dynamically into meta-groups, called meta-colonies. Consequently, colonies form hierarchical structures. There have been proposed separating genetic algorithms such as “Dynamically Separating GA (DS-GA)” or “Island model GA (IGA)” where agents are restricted to contact with each other. Differently from the DS-GA or IGA, in the hDS-GA it is not necessary to decide the parameter about a group size and migration probability beforehand. Experiments were performed where two parameters, “group size” and “migration probability”, are optimized by applying hDS-GA to MAS problems. The results showed also that system-level optimality can be acquired by applying hDS-GA to MAS problems.
• 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. 42-55, 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