進化的計算手法における効率的な解探索についての分析

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タイトル別名
  • Analysis of the Efficient Solution Search for Evolutional Computation Methods
  • シンカテキ ケイサン シュホウ ニ オケル コウリツテキ ナ カイタンサク ニ ツイテ ノ ブンセキ

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抄録

40020326667

近年、組み合わせ最適化やコンピュータプログラムの自動生成手法を目的として、さまざまな進化的計算手法が提案されている。しかし、それらの手法でどのようにして望ましい解を得られるのかについての考察はあまり行われていない。本研究では、進化的計算手法において解を効率的に探索するために必要となる点を、進化的計算手法で一般的に解かれる問題を単純化したモデルを用いたコンピュータシミュレーションにより明らかにした。得られた結果から、個体の多様化には形質の学習を制御することが有効であること、望ましい解探索には形質の多くを一度に狭い範囲で探索するか、あるいは同時に変化させることのできる形質を適度に持ち、各形質を適度な範囲で変化させることが必要であることを明らかにした。

Recently, various evolutional computation methods are proposed for the purpose of solving combinatorial optimization or creating computer programs automatically. However, it is not apparent how to obtain the desired solution efficiently. The purpose of this paper is to clarify what is required to obtain the solution efficiently. From the simulation results, we disclosed that it is effective to control the learning of the traits to keep the diversification of the individual. Furthermore, to obtain the desirable solution, we clarified that it is required to search the solution by changing the elements of the traits widely in the small range, or to have several traits that can be changed in the moderate range.

収録刊行物

  • 情報学研究

    情報学研究 (4), 107-117, 2015-01

    獨協大学情報学研究所

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