| 大会名称 |
|---|
| 2021年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-08-12 |
| セッション番号 |
| 6a |
| セッション名 |
| アルゴリズム・コンピュテーション |
| 講演日 |
| 2021/08/27 |
| 講演場所(会議室等) |
| a |
| 講演番号 |
| A-025 |
| タイトル |
| 最良個体を用いた適応的差分進化による連続最適化問題の解法 |
| 著者名 |
| 岩崎丈徳, 穴田 一, |
| キーワード |
| 実数値最適化, 進化計算, 差分進化 |
| 抄録 |
| ニューラルネットワークの学習やエネルギーシステムの構築，新幹線の形状設計など多くの工学分野や産業分野の問題が最適化問題を解くことに帰着される．しかし，ほとんどの問題が現実的な時間内で厳密解の求解が困難になってしまうため，生物の進化や群れ行動を模倣した進化的計算（EC）という近似解法の枠組みが存在する．そのECの1つに差分進化（DE）という手法があり，DEのパラメータ調整を適応化した適応的差分進化が提案されているが，集団内の情報を有効活用しないまま収束してしまう．そこで本研究では，局所解に陥りにくくするため変異ベクトル生成時に差分により最良個体を変異させた適応的差分進化を提案し，その有効性を確認した． |
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