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競合型共進化アルゴリズムにおける過剰特殊化問題に対する適応度共有法の適用

書誌事項

タイトル別名
  • Applying Fitness Sharing to Overspecialization in Competitive Coevolutionary Algorithms

抄録

競合型共進化アルゴリズムにおける過度の特殊化問題とは,集団中の個体が偏った進化をしてしまう問題であり,良解を得ることを妨げる.特に2集団の場合は,個体の評価が相手集団の個体の表現型に依存するため,一方の集団の個体の表現型多様性の偏りが相手集団個体の評価の偏りを生み,過度の特殊化問題を発生させる.本研究では,このような問題を,表現型多様性の制御機能を一方の集団に持たせ,相手集団に対し適切な進化圧を与えて解決する方法を比較評価することを目的とする.その際,多様性制御手法として,遺伝子型/表現型の類似度ではなく,振舞いの類似度を用いた適応度共有法,および,他手法と組合せ可能なエリート抑制手法を提案する.そして,両提案手法が表現型多様性の紬持により相手集団の安定した進化を実現することを確認した. In the framework of competitive coevolutionary algorithms, focusing refers to the ability of coevolving opponents to challenge one another by testing weak dimensions of performance. An issue which arises in this context is overspecialization. In particular, since the fitness of individuals depends on comparisons with opponents, biased diversity of phenotype in one population biases diversity of phenotype in the other population. In order to solve this issue, we attempt to create ideal evolutionary pressure for one population by applying a method which controls diversity of phenotype to another population. This paper proposes a method of fitness sharing based on the similarity of behavior of individuals to solve this issue.

identifier:http://hdl.handle.net/2237/10515

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詳細情報

  • CRID
    1050564288751256448
  • ISSN
    0387-5806
  • Web Site
    http://hdl.handle.net/2237/10515
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • IRDB
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