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J-GLOBAL ID：201702226558639087   整理番号：17A0603154

親子の依存を考慮した確率モデルが多段階探索交叉の近傍生成に与える効果

著者 (3件)： 松村康平 (関西大 大学院理工学研究科) ,  花田良子 (関西大 システム理工) ,  小野景子 (龍谷大 理工)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： MPS-112  ページ： Vol.2017-MPS-112,No.5,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月20日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： 多段階探索交叉deterministic Multi-Step Crossover Fusion(dMSXF)は,木構造を扱う遺伝的プログラミング(GP)において優れた探索性能を示している。また,単純な確率モデルを近傍生成法に導入することで探索性能を向上させることがわかっている。しかし,従来の確率モデルに基づいた近傍生成法はノードの依存関係を考慮していないため,解に直接影響を与えない形質や壊滅的な影響を及ぼす形質を生成する恐れがある。ここでは,親子間の依存関係を考慮した確率モデルに基づき近傍解を生成することで,効率的に良好な形質の形成を促進させる。本研究では,関数同定問題の複数の例題を対象として,確率モデルが解探索性能に与える効果を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *遺伝的プログラミング ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *探索問題 ,  木構造 ,  *確率モデル ,  性能 ,  *近傍探索法
準シソーラス用語： *多段階探索 ,  探索 ,  探索性能

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (6件)：

• Ikeda, K., and Kobayashi, S.: deterministic Multi-step Crossover Fusion: A Handy Crossover for GAs, Proc. Parallel Problem Solving fron Nature VII, pp.162-171 (2002).
• Hanada, Y., Hosokawa, N., Ono, K. and Muneyasu, M.: Effectiveness of Multi-step Crossover Fusions in Genetic Programming, Proc. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2012), pp. 1743-1750 (2012).
• 松村康平, 花田良子, 小野景子,:木構造最適化におけるノードの依存関係を考慮した近傍探索に基づく多段階探索交叉,計測自動制御学会・第26回インテリジェント・システム・シンポジウム,2016-10,pp. 178-181
• Yanai,K. and Iba,H.:Estimation of distribution programming based on Bayesian network, Proceedings of the Congress on Evolutionary Computation 2003, pp. 1618-1625(2003).
• Sa lustowicz, R. P. and Jurgen Schmidhuber, J: Probabilistic Incremental Program Evolution, Evolutionary Computation, Vol. 5, No. 2, pp. 123-141, 1997

タイトルに関連する用語 (6件)： 親子 ,  確率モデル ,  段階 ,  探索 ,  交叉 ,  近傍