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KURA > B. 理工学域・研究域/理工学部/自然科学研究科 > b10. 学術雑誌掲載論文 > 1.査読済論文(工) >


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TE-PR-KIMURA-H-58.pdf1.13 MBAdobe PDF
タイトル: 遺伝的アルゴリズムによる動的環境下での最適化(≤特集≥進化的計算)
その他のタイトル: Optimization under a Changing Environment by Genetic Algorithms(≤Special Issue≥Special Issue on Evolutionary Computation)
著者: 林, 貴宏
木村, 春彦 link image
白山, 政敏
Hayashi, Takahiro
Kimura, Haruhiko
Shirayama, Masatoshi
発行日: 2002年11月15日
出版社(者): 情報処理学会
雑誌名: 情報処理学会論文誌. 数理モデル化と応用
ISSN: 0387-5806
巻: 43
号: 10
開始ページ: 58
終了ページ: 69
抄録: 遺伝的アルゴリズム(GA)は,解の表現形式や評価方式に制約がないため広範囲な分野に適用可能であるが,静的環境を前提としたアルゴリズムであるため,適用可能な問題のクラスが限定されるという問題点がある.この問題点を解消するために本論文では動的環境下での最適化を目的としたGAを提案する.提案手法は,(1)適応度ランドスケープの形状が変化する環境,(2)表現型に与える各遺伝子座の影響力が時間によって変化する環境,(3)リンケージを構成する遺伝子座の組合せが時間によって変化する環境を取り扱う.本論文では,これらの動的環境に対処するために必要となる探索スケール制御とブロック同定という処理を説明する.また,変動ナップザック問題や変動トラップ関数の最適化問題を用いた3種類の実験によって提案手法の有効性を示す. Genetic algorithms (GAs) can be applied to problems in various fields because there are not restricted in terms of solution expression or evaluation, however, GAs have a serious disadvantage in that they cannot be applied to changing environments. In this paper, a novel type GA for optimization under a dynamic environment is proposed. The method deal with (1) change of fitness landscape shape, (2) change of effect on phenotype at each locus and (3) change of locus-groups which organize linkages. Search scale control and block identification mechanisms, which are for treating these changes, is explained. Effectiveness of the method is confirmed by three simulations using changing knapzack problems and changing trap function optimization problems.
URI: http://hdl.handle.net/2297/14215
関連URI: http://ci.nii.ac.jp/naid/110002711517/
資料種別: Journal Article
権利関係: 利用は著作権の範囲内に限られる
版表示: publisher

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