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J-GLOBAL ID：201702227030202401   整理番号：17A0757608

遺伝的プログラミングのための確率的モデルに基づく多段階クロスオーバ【Powered by NICT】

Probabilistic Model-Based Multistep Crossover for Genetic Programming

著者 (3件)： Matsumura Kohei ,  Hanada Yoshiko ,  Ono Keiko
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 154-159  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 決定論的多段交差融合(dMSXF)はツリーベース遺伝的プログラミングの有望なクロスオーバ法の一つである。dMSXFは他の親に近づく方向に親から多段階局所探索を行う。局所探索では,近傍解は両親の小形質段階を結合するための置換,挿入,ノードの欠失に基づく演算子により生成される。この機構により,dMSXFは両親の間の溶液の広い多様性を生成することができる。しかし,いくつかのランダムノードは局所探索の各段階で溶液中の挿入または欠失制約,望ましくない近傍解の発生を引き起こす時々を満足した。本論文では,dMSXFの探索効率を改善するために,近傍解の生成に探索情報により構築された確率モデルを導入した。提案手法の探索性能は,記号的回帰問題とSantaFe Trail問題で評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *遺伝的プログラミング ,  近傍探索法 ,  *確率モデル
準シソーラス用語： 探索性能 ,  探索効率 ,  両親 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的プログラミング ,  確率的モデル ,  段階 ,  クロスオーバ