@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00090451,
 author = {杜, 一飛 and 古賀, 仁信 and 坂本, 眞人 and 古谷, 博史 and Yifei, Du and Kiminobu, Koga and Makoto, Sakamoto and Hiroshi, Furutani},
 issue = {32},
 month = {Feb},
 note = {本研究では，遺伝的アルゴリズム （GA） の計算性能を評価する指標として成功確率を取り上げ，その解析を行った．ここで，成功確率を集団中に少なくとも一つの最適解が存在する確率と定義する．そのため，Markov 連鎖を利用して定常分布を求め，実験で得られた １ 次スキーマ分布と比較した．最後に，ONEMAX 問題の １ 次スキーマ分布を利用して最適解の出現分布を求めた．, In this study, we analyzed the success probability as a measure of the performance of genetic algorithm(GA). We define the success probability as that there is at least one optimal solution in the population. To this end, we calculated the stationary distribution by using Markov chain, and compared it with the first-order schema frequency obtained in numerical experiments. Finally, we calculated the distribution of the optimal solution from the first-order schema frequencies in ONEMAX problem.},
 title = {ONEMAX問題における成功確率},
 year = {2013}
}