| 講演名 | 2017-07-14 進化的アルゴリズムにおける突然変異分布の影響 大戸 雄一朗(日本工大), 森田 雄貴(日本工大), 澤出 浩幹(日本工大), 木村 貴幸(日本工大), |
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| 抄録(和) | 多目的最適化問題に対する進化的アルゴリズムの代表的な解法の一つである Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 は, 目的関数の値が最適解付近で急激に変化する一部のベンチマーク問題に対して, 局所探索の性能が低 く, 最適なパレートフロントを形成することは困難なことを予備実験により確認した. そこで本研究では, 突然変異で 用いられる乱数の分布を変動させることで, 効率的な広域探索や局所探索を実現する改良を試みた. 数値実験の結果か ら, 突然変異における乱数の分布を動的に変動させることで, より良質な遺伝子を獲得し, パレート解の収束性能が向 上することを確認した. |
| 抄録(英) | When solving the benchmark problems in which objective functions sharply fluctuate near optimum values, the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 that is one of the effective evolutionary algorithms shows poor searching performance and the SPEA2 is difficult to form an optimum pareto front. In this paper, we randomly change the distribution of random numbers used in mutations using genetic information. In numerical experiments, we confirmed that the improved SPEA2 shows higher convergence performance compared with the original SPEA2 by dynamically changing the distribution of random numbers used in the mutation part. |
| キーワード(和) | 進化的アルゴリズム / 多目的最適化問題 / SPEA2 / 突然変異 |
| キーワード(英) | Evolutionary algorithm / Multi objective optimization problem |
| 資料番号 | NLP2017-48 |
| 発行日 | 2017-07-06 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2017/7/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル大研修室 |
| 開催地（英） | Miyako Island Marine Terminal |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 安達 雅春(東京電機大) |
| 委員長氏名（英） | Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) |
| 副委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 坪根 正(長岡技科大) / 山内 将行(広島工大) |
| 幹事氏名（英） | Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) / Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 橘 俊宏(湘南工科大) / 木村 真之(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 進化的アルゴリズムにおける突然変異分布の影響 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Influence of Mutation Distribution for Evolutionary Algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 進化的アルゴリズム / Evolutionary algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | 多目的最適化問題 / Multi objective optimization problem |
| キーワード(3)（和/英） | SPEA2 |
| キーワード(4)（和/英） | 突然変異 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大戸 雄一朗 / Yuuichirou Ooto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 森田 雄貴 / Yuuki Morita |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 澤出 浩幹 / Hiroki Sawade |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木村 貴幸 / Takayuki Kimura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 発表年月日 | 2017-07-14 |
| 資料番号 | NLP2017-48 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | NLP-121 |
| ページ範囲 | pp.107-112(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-07-06 (NLP) |