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J-GLOBAL ID：200902274224777056   整理番号：08A0626626

メタヒューリスティクスの新潮流 Memeticアルゴリズム

著者 (2件)： 片山謙吾 (岡山理大 工) ,  石渕久生 (大阪府大 大学院工学研究科)
資料名： 計測と制御  (Journal of the Society of Instrument and Control Engineers)
巻： 47  号： 6  ページ： 487-492  発行年： 2008年06月10日 
JST資料番号： F0131A  ISSN： 0453-4662  CODEN： KESEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズム(GA)に代表される進化計算法は,多目的最適化の研究領域を包含しながら進化し続けている。GAは大域的探査能力に優れているが,局所的な探査能力の欠如が指摘されている。そこでGAと局所探索とのハイブリッド化が進められ,その融合化手法として,Memeticアルゴリズム(MA)などと呼ばれ,代表的なメタ戦略として注目されている。本稿では,主に,離散型の最適化問題を対象としたMAについて解説した。すなわち,MAの起源と歴史,MAの基本設計(MAの基本アルゴリズム,MAの設計方針),より高性能なMAの設計(可変深度探索に基づく高性能局所探索,地形解析,洗練化された交叉操作の可能性),最適化問題に対するMA,について述べた。

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *近傍探索法 ,  地形 ,  遺伝的アルゴリズム ,  進化的計算 ,  *発見的方法 ,  *最適化 ,  組合せ ,  深さ ,  最適化問題 ,  雑種
準シソーラス用語： *Memeticアルゴリズム ,  *メタヒューリスティクス ,  *可変深度探索 ,  局所探索 ,  深度 ,  多目的最適化 ,  地形解析 ,  ハイブリッド

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

引用文献 (51件)：

• 1) D.E. Goldberg: Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley (1989)
• 2) M. Dorigo and T. Stützle: Ant Colony Optimization, MIT Press (2004)
• 3) J. Kennedy, R.C. Eberhart and Y. Shi: Swarm Intelligence, Morgan Kaufmann (2001)
• 4) C.A. Coello Coello, G.B. Lamont and D.A. Van Veldhuizen: Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems, 2nd Edition, Springer (2007)
• 5) M.R. Garey and D.S. Johnson: Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, Freeman, New York (1979)

タイトルに関連する用語 (3件)： メタヒューリスティクス ,  潮流 ,  Memeticアルゴリズム