遺伝的アルゴリズムプロセッサにおいて高い遺伝的多様性を得るための突然変異法の改善

KIM Dong-sun; LEE Sang-seol

文献

J-GLOBAL ID：201202232895051921 整理番号：12A1050366

遺伝的アルゴリズムプロセッサにおいて高い遺伝的多様性を得るための突然変異法の改善

Improved mutation method for providing high genetic diversity of genetic algorithm processor

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資料名：
巻： 9 号： 9 ページ： 822-827 (J-STAGE) 発行年： 2012年
JST資料番号： U0039A ISSN： 1349-2543 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：英語 (EN)

実時間ソリューションに対する最適化エンジンとしての遺伝的アルゴリズムプロセッサ(GAP)のハードウェア実現は,その立証済みの効果のために重要である。ロバストGAPを実現するため,収束容量を持続し,局所最適問題を防止するためには集団多様性を維持することが重要である。この理由のため,高い集団多様性をGAPに与える決定論的突然変異法を提案する。数学的問題やパターン認識を含む実験結果により,本提案の方法は従来の方法に比べて収束容量を34.5%まで増強させ,計算パワーを約40%低減させたことが分かった。(翻訳著者抄録)

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集積回路一般 , その他のオペレーションズリサーチの手法 , 数値計算

引用文献 (5件)：

[1] P. R. Fernando, S. Katkoori, D. Keymeulen, R. Zebulum, and A. Stoica, “Customizable FPGA IP Core Implementation of a General-Purpose Genetic Algorithm Engine,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 14, no. 1, pp. 133-149, 2010.
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[3] C.-F. Juang and Y.-C. Chang, “Evolutionary-Group-Based Particle-Swarm-Optimized Fuzzy Controller With Application to Mobile-Robot Navigation in Unknown Environments,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 19, no. 2, pp. 379-392, 2011.
[4] J. Kim, Y. Choi, C. Lee, and D. Chung, “Implementation of a High-Performance Genetic Algorithm Processor for Hardware Optimization,” IEICE Trans. Electron., vol. E85-C, no. 1, pp. 195-203, 2002.
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