@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00033419, author = {水田, 伯典 and 三木, 光範 and 廣安, 知之 and Takanori, Mizuta and Mitsunori, Miki and Tomoyuki, Hiroyasu}, issue = {89(2002-MPS-041)}, month = {Sep}, note = {並列分散遺伝的アルゴリズム(PDGA)は,連続最適化問題において良好な性能を示すことが報告されているが,離散的最適化問題に関する報告は少ない.そこで,本研究では離散的最適化問題の中からジョブショ{}ップスケジューリング問題(JSP)を対象としてPDGAの性能を検証し,離散的最適化問題に対して有効な新手法の提案を行う.提案手法は,各島のエリート個体に対して交叉を連続して行う点,および移住操作を行わない点に特徴がある.JSPに対する数値実験の結果,提案手法は高い性能を示した., This paper proposes a new method of genetic algorithms (GAs) for discrete optimization problems. For discrete optimization problems, the performance of Parallel Distributed GAs (PDGAs) is not so good. We propose a method of increasing the performance of PDGAs. The features of the proposed method are multiple crossover operations applied to the elite genes and DGA without migration. The experiments on Job-shop Schedule Problems showed that the proposed method has a better performance than the conventional GAs, and the method provides an efficient parallel scheme in GAs for discrete optimization problems.}, title = {集中多段交叉を用いた並列分散遺伝的アルゴリズムによる 離散的最適化問題の解法}, year = {2002} }