実数値遺伝的アルゴリズムの世代交代モデルと実数値交叉【Pythonプログラム付】

最適化

遺伝的アルゴリズム(GA: Genetic Algorithm)は生物の進化過程を模倣した最適化アルゴリズムで,その汎用性から様々な場面で用いられています。本記事では,遺伝的アルゴリズムの中でも実数ベクトルを扱う実数値GA(RCGA: Real-Coded Genetic Algorithm)の概要とよく用いられる世代交代モデル,実数値交叉について紹介します。本記事で扱う内容は,主に単目的最適化として使われる手法です。(多目的最適化として使えない訳ではないです。)

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スライドの目次

  • はじめに
  • 実数値遺伝的アルゴリズムの概要
  • 世代交代モデル
  • MGG (Minimal Generation Gap)
  • JGG (Just Generation Gap)
  • 実数値交叉
  • BLX-α (BLend Crossover alpha)
  • UNDX (Unimodal Normal Distribution Crossover)
  • UNDX-m
  • SPX (SimPlex Crossover)
  • REXstar (Real-coded Ensemble Crossover star)

参考文献

  • 棟朝雅晴,遺伝的アルゴリズムーその理論と先端的手法ー,森北出版株式会社(2015)
  • 小野功,佐藤浩,小林重信,単峰性正規分布交叉UNDXを用いた実数値GAによる関数最適化,人工知能,Vol. 14, No. 6, pp. 1146-1155 (1999)
  • 喜多一,小野功,小林重信,実数値GAのための正規分布交叉の多数の親を用いた拡張法の提案,計測自動制御学会論文集,Vol. 36, No. 10, pp. 875-883 (2000)
  • 樋口隆英,筒井茂義,山村雅幸,実数値GAにおけるシンプレクス交叉の提案,人工知能学会論文誌,Vol. 16, No. 1, pp. 147-155 (2001)
  • 小林重信,実数値GAのフロンティア,人工知能学会論文誌,Vol. 24, No. 1, pp. 147-162 (2009)
  • 実数型GAに於ける交叉法の改良(静岡理工科大学)

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