抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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適応DE(Differential Evolution)の一手法として,SHADEに基づく確率的なDEパラメータ調整法を提案した。実数値関数最適化問題を扱う進化計算の分野において単純ながらも高性能を示すDEは多くの問題に適用されてきた。パラメータチューニングの負担を軽減するために,最適化過程からのフィードバックによりパラメータを問題に適した値へと自律的に調整するのが適応DEである。本論文では,適応DEのうち,最適化過程の情報を保存,再利用することで多様性のある探索をおこなうJADE,およびその派生型のSHADEに着目した。そして,SHADEのパラメータ履歴に関連する操作を拡張することで,より最近のパラメータを重視するとともに,良好な解が得られない場合にもパラメータを変動させられるようにすることで探索性能の向上を試みた。ベンチマークを用いた計算機実験により,提案手法の有効性を確認した。