WEKO3
アイテム
領域分割型多目的遺伝的アルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17339
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1733907b9db11-a009-4a78-8d1b-efad255fbff9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TOM4107010.pdf (1.4 MB)
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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 | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2000-11-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 領域分割型多目的遺伝的アルゴリズム | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Divided Range Multi - Objective Genetic Algorithms | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | オリジナル論文 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 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(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Doshisya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Doshisya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate Student, Doshisya University | ||||||||
| 著者名 |
廣安, 知之
三木, 光範
渡邊, 真也
× 廣安, 知之 三木, 光範 渡邊, 真也
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| 著者名(英) |
Tomoyuki, Hiroyasu
Mitsunori, Miki
Shinya, Watanabe
× Tomoyuki, Hiroyasu Mitsunori, Miki Shinya, Watanabe
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究では多目的遺伝的アルゴリズムを並列処理するための分散モデルとして領域分割型多目的遺伝的アルゴリズム（Divided Range Multi-Objectie Genetic Algorithm: DRMOGA）を提案する．このモデルは，分割母集団モデルの1つであるが，母集団をランダムに分割するのではなく，目的関数の値に着目して近接する個体群を1つの分割母集団とし並列処理を行うモデルである．本モデルをいくつかの標準問題に適用することにより，その性能を検討した．その結果，以下の2点が明らかとなった．まず，適用した問題においては，通常の分割母集団モデルと同速度でパレート解を求めることが可能であった．次に，単一母集団モデルで得られるパレート解とほぼ同等の解が求められた．これらの結果より，DRMOGAモデルは分散・並列化により高速に良好なパレート解を求めることのできるモデルであるといえる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, Divided Range Multi-Objective Genetic Algorithm (DRMOGA) is proposed. This is one of the divided population models, but the population is not randomly divided into sub populations. In this model, the population of a GA is sorted with respect to the values of one of the objective functions and divided into sub populations in order. Therefore, the individuals that are close to each other are collected in a sub population. Applying DRMOGA to some test functions, its searching ability is examined. Through the numerical examples, the following points are found. Firstly, the proposed model can find the solutions as fast as a simple divided population model. Secondly, the quality of the solutions that are obtained by the proposed model is as good as that of a single population model. According to these results, it is concluded that the proposed model is an effective distributed and parallel model of multi-objective GA that can derive the good solutions quickly. | |||||||
| 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 41, 号 SIG07(TOM3), p. 79-89, 発行日 2000-11-15 |
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| 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 | |||||||
