@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00095239,
 author = {田島友祐 and 中田雅也 and 佐藤寛之 and 高玉圭樹},
 issue = {6},
 month = {Sep},
 note = {本論文では，評価値の変化にロバストな解を探索可能な確率モデル GA である Robustness-oriented compact Genetic Algorithm （RcGA） を提案する．提案手法の新規性としては，従来の確率モデル GA の一つである compact Genetic Algorithm （cGA） [1] に比べて，（1） 評価値の高い確率モデルを生成するのではなく，評価値の変化にロバストな確率モデルを生成する点，（2） 確率モデルに学習分類子システムの概念である一般化 （generalization） の概念を導入した点が挙げられる．評価値が変化するナップサック問題に適用したところ，cGA よりも変化にロバストである解 （評価値が大きく変動しない解） を求めることが明らかになった．},
 title = {ナップサック問題における評価値変動に対応した遺伝的アルゴリズムの提案},
 year = {2013}
}