@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00033422,
 author = {村田, 佳洋 and 柴田, 直樹 and 伊藤, 実 and Yoshihiro, Murata and Naoki, Shibata and Minoru, Ito},
 issue = {89(2002-MPS-041)},
 month = {Sep},
 note = {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．, 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.},
 title = {エージェント指向自己適応遺伝アルゴリズム},
 year = {2002}
}