WEKO3
アイテム
エージェント指向自己適応遺伝アルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33422
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33422bfafd143-841a-4240-bffd-1abbf573a37a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2002 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 | 2002-09-20 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | エージェント指向自己適応遺伝アルゴリズム | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Agent Oriented Self Adaptive Genetic Algorithm | |||||||
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 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者名 |
村田, 佳洋
× 村田, 佳洋
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著者名(英) |
Yoshihiro, Murata
× Yoshihiro, Murata
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 遺伝アルゴリズム(Genetic Algorithm 以下GA)の探索効率は,突然変異率や交叉率といったパラメータによって大きく左右される.しかし,多くのパラメータの調整を人手で行うのは困難である.そこでパラメータを自動的に調整する様々な適応GAが提案されている.従来の適応GAでは少数のパラメータしか適応させないものがほとんどであった.また,多数のパラメータを適応させる適応GAもいくつかあるが,その大部分が大きな計算量を必要としていた. 本稿ではエージェント指向の手法によりメタGAと環境分散型並列GAを組み合わせ,多数のパラメータの組み合わせを同時に適応させつつ探索を行うエージェント指向自己適応遺伝アルゴリズムを提案した.また評価実験を行い,4つのパラメータを同時に合理的な計算量で適応させることができた. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Efficiency of Genetic Algorithms (GAs) depends largely on parameters such as crossover rate and mutation rate. In general, however, it is difficult to adjust those parameters manually. Although there are a few researches about adaptive GAs for adjusting multiple parameters, they require extremely large computation costs. In this paper, we propose a new algorithm based on multi agent techniques which combines existing meta-GA techniques and GA with distributed environment scheme. %%Our algorithm can adjust parameters while exploring solutions. Through some simulations, we have confirmed that the proposedalgorithm can adapt multiple parameters in reasonable computation costs. | |||||||
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 2002, 号 89(2002-MPS-041), p. 21-24, 発行日 2002-09-20 |
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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 |