Genotypeの値をファジィ数に拡張した進化計算手法の提案

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  • Proposal of Fuzzy Evolutionary Algorithms with Fuzzy Valued Genotypes
  • Genotype ノ アタイ ヲ ファジィ スウ ニ カクチョウシタ シンカ ケイサン シュホウ ノ テイアン

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説明

従来の進化計算手法では，解の遺伝子表現形（genotype）の値は真偽値や実数値などであった。本研究では，genotypeの値としてファジィ数を扱うことが可能な進化計算手法を提案する。提案手法を用いれば，ファジィニューラルネットの進化的学習，ファジィシステムで用いられるファジィIf-Thenルールの進化的チューニングなどのファジィ最適化問題に対して進化計算手法を適用可能になる。本論文では，進化計算手法のなかでも代表的な手法である遺伝的アルゴリズムおよび進化戦略について，ファジィ数genotypeを扱うための拡張方法を示す。

This paper proposes evolutionary algorithms (EAs) that can adopt fuzzy numbers directly as the genotype values. In the proposed methods, each element in a genotype is not a crisp value (such as a real number) but a fuzzy value. EA processes need to be extended for handling the fuzzy-valued genotypes. The basic idea of the proposed methods is to apply the ordinary EA operations to each of the real parameters of the fuzzy numbers under the constraints required for making the fuzzy numbers valid. Expected applications of the proposed EAs are fuzzy optimization problems such as evolutionary learning of neural networks with fuzzy weights and evolutionary tuning of fuzzy if-then rules for fuzzy systems. Section 2 describes the extensions of EA processes including population initialization, fitness evaluation, and reproduction for the evolution strategy (ES) and the genetic algorithm (GA). Readers will find that EAs other than ES and GA, such as the differential evolution or particle swarm optimization, can also be extended similarly. In future work, the author will apply the proposed EAs to the expected optimization problems, evaluate their abilities, and compare them to those of ordinary EAs.

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KJ00008753319

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