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J-GLOBAL ID：201002274145163264   整理番号：10A0440785

連続世代モデルに基づく微分進化法の分散分析による比較研究

A Comparative Study of the Differential Evolution Based on Continuous Generation Model by Using Analysis of Variance

著者 (1件)： 田川聖治 (近畿大 理工)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 Computer Vision and Applications(CD-ROM))
巻： 2009  号： 2  ページ： SURIMODERU.VOL.2,NO.3,1-13  発行年： 2010年04月15日 
JST資料番号： L7379A  ISSN： 1882-7772  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： 微分進化法(DE:Differential Evolution)は,関数最適化問題を対象とした進化的計算の一種である。進化的計算における集団の更新方法は世代モデルと呼ばれ,離散世代モデルと連続世代モデルに大別される。従来のDEは離散世代モデルに基づくものであり,現世代の集団は次世代の集団によりいっせいに置き換えられる。本稿では,連続世代モデルに基づくDEを提案している。連続世代モデルに基づくDEでは,新たに得られた優れた個体を即座に親として子の生成に利用できるため,離散世代モデルによるDEよりも収束性が高まることが期待できる。また,連続世代モデルによるDEでは,様々な生存選択を容易に導入できる。そこで,連続世代モデルによるDEに対して,3種類の生存選択を提案している。さらに,数値実験で得られたデータの分散分析を行うことによって,世代モデル,生存選択,複製選択,集団サイズ,および,それらの交互作用が,DEの性能に及ぼす効果を明らかにしている。(著者抄録)

シソーラス用語： *進化的計算 ,  世代交代 ,  個体 ,  親 ,  子供 ,  収束 ,  選択 ,  実験 ,  分散分析 ,  相互作用 ,  個体群 ,  *数値計算
準シソーラス用語： 交互作用 ,  子 ,  数値実験 ,  生存選択 ,  *微分進化法 ,  連続世代モデル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (26件)：

• Storn, R. and Price, K.: Differential evolution — A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous space, Journal of Global Optimization, Vol.11, No.4, pp. 341-359(1997).
• Price, K. V., Storn, R. M. and Lampinen, J. A.: Differential Evolution — A Practical Approach to Global Optimization, Springer (2005).
• Eshelman, L. J. and Schaffer, J. D.: Real-coded genetic algorithms and intervalschemata, Foundations of Genetic Algorithms 2, pp. 187-202, Morgan Kaufmann Publ.(1993).
• Omran, M. G. H., Engelbrecht, A. P. and Salman, A.: Differential evolution methods for unsupervised image classification, Proc. IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vol.2, pp. 966-973(2005).
• 田川聖治: 微分進化法による平衡型SAW フィルタの最適設計, 電気学会論文誌C, Vol.128, No.3, pp. 462-468(2008).

タイトルに関連する用語 (5件)： 世代 ,  モデル ,  微分進化 ,  分散分析 ,  研究