文献

J-GLOBAL ID：201902285772671051   整理番号：19A0421264

DIRECTアルゴリズムによる差分進化の性能強化

PERFORMANCE ENHANCEMENT OF DIFFERENTIAL EVOLUTION BY DIRECT ALGORITHM

著者 (3件)： KUSHIDA Jun-ichi (Hiroshima City Univ., Hiroshima-shi, JPN) ,  HARA Akira (Hiroshima City Univ., Hiroshima-shi, JPN) ,  TAKAHAMA Tetsuyuki (Hiroshima City Univ., Hiroshima-shi, JPN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 15  号： 2  ページ： 607-616  発行年： 2019年04月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  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)

抄録/ポイント： 差分進化(DE)は,連続最適化領域に対する効率的な進化的アルゴリズム(EAs)の一つである。他のEAsと同様に,DEアルゴリズムは候補解の母集団に対して機能する。DEにおける母集団の初期化は,収束速度と得られた解の質にも影響を与える可能性があるため重要な操作である。DEに良好な初期母集団を提供できれば,探索効率の改善が期待できる。しかし,ブラックボックス最適化において,与えられた問題の探索景観に関する事前情報は存在しない。したがって,本研究では,矩形領域分割(DIRECT:DIviding RECTangle)アルゴリズムを用いて,DEに対する良好な初期母集団を提供した。DIRECTは,束縛制約問題に対する決定論的大域最適化アルゴリズムである。このアルゴリズムは,空間分割方式に基づいており,1つの調整パラメータによってグローバル探索とローカル搾取の両方を実行する。DE-DIRECTと名付けた提案方法では,最初にDIRECTによる探索を,一定の反復回数まで実行した。次に,DIRECTによって得られた解をDEの初期の個体として用いた。残りの探索は,総予算が使い果たされるまで,DIRECTの解を用いてDEによって実行される。DIRECTの解集合からDEの有効な個体を抽出するために,多様性と解の精度を考慮した選択法を導入した。提案したDE-DIRECTの有効性を検討し,種々のベンチマーク関数に関する実験によって議論した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *最適化手法 ,  *セグメンテーション ,  母集団 ,  *効率 ,  ブラックボックス ,  アルゴリズム ,  分割 ,  空間分割 ,  進化的アルゴリズム ,  *微分進化
準シソーラス用語： *差分進化 ,  最適化アルゴリズム ,  *探索効率 ,  *領域分割

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

引用文献 (14件)：

• J. H. Holland, Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, Control, and Artificial Intelligence, MIT Press, 1992.
• J. Kennedy, Particle swarm optimization, Encyclopedia of Machine Learning, Springer US, pp.760-766, 2011.
• R. Storn and K. V. Price, Differential evolution: A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces, Journal of Global Optimization, vol.11, no.4, pp.341-359, 1997.
• I. Zelinka, A survey on evolutionary algorithms dynamics and its complexity - Mutual relations, past, present and future, Swarm and Evolutionary Computation, vol.25, pp.2-14, 2015.
• S. Das and P. N. Suganthan, Differential evolution: A survey of the state-of-the-art, IEEE Trans. Evolutionary Computation, vol.15, no.1, pp.4-31, 2011.

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  差分進化 ,  強化