@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216565,
 author = {岩崎, 丈徳 and 穴田, 一 and Takenori, Iwasaki and Hajime, Anada},
 issue = {19},
 month = {Feb},
 note = {ニューラルネットワークの学習やエネルギーシステムの制御，新幹線の形状設計など多くの工学分野や産業分野の問題が連続最適化問題を解くことに帰着できる．しかし，これらのほとんどの問題は現実的な時間内で厳密解を求めることが困難であるため，高速かつ高精度に解探索できる，生物の進化や群れ行動を模倣した進化計算（EC）と呼ばれる近似解法が研究されてきた．その EC の 1 つに差分進化（DE）という手法があり，DE のパラメータ調整を動的に行う適応的差分進化が提案されているが，多峰性関数における探索性能が低い．そこで本研究では，多変量正規分布により新たに親個体を生成し，局所解に陥りにくくした適応的差分進化を提案し，その有効性を確認した．},
 title = {多変量正規分布を用いた適応的差分進化による連続最適化問題の解法},
 year = {2022}
}