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J-GLOBAL ID:202002277495427918   整理番号:20A1507511

最適混合を用いた遺伝的アルゴリズムの母集団サイジングの調査について【JST・京大機械翻訳】

On the investigation of population sizing of genetic algorithms using optimal mixing
著者 (4件):
資料名:
号: GECCO ’19  ページ: 820-828  発行年: 2019年 
JST資料番号: D0698C  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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最適混合を用いた遺伝的アルゴリズムは有望な結果を示し,一方,理論的サポートの欠如を示した。本論文では,最適混合シナリオの下で供給面からの集団サイジングを調べた。特に,期待と下限を含む供給に関するより正確な解析を行う。さらに,グローバル最適条件を達成するために,母集団の残りとランダムに生成された染色体を再結合することを考慮して,制限オラクルによって選択された適切な断片を提供する母集団のサイズの厳密な限界を引き出した。サブ関数が2つの他のサブ機能に重複するリングトポロジーを有する問題に関する限界も導いた。最後に,実験を行い,導出と良く整合した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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数値計算  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (4件):
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