@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00018587,
 author = {石黒, 英敬 and 吉川, 大弘 and 古橋, 武 and ISHIGURO, Hidetaka and YOSHIKAWA, Tomohiro and FURUHASHI, Takeshi},
 issue = {3},
 journal = {知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics},
 month = {Jun},
 note = {遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）では一般的に，個体の評価値情報に基づいて淘汰・増殖などの遺伝的演算が施される．しかしこのとき，実際に探索が行われるのは遺伝子空間であるため，遺伝子空間と評価値空間における近傍関係の類似性が，効率的な解探索の上で重要となる．通常，これらの対応関係を決定づけるのがコーディングであるが，遺伝子空間と評価値空間との類似性を示す適切な指標が存在しないことで，用いたコーディングに対する評価や，適切な遺伝的演算方法の決定について，試行錯誤により行っていることも多い．本研究では，効率的な解探索を行う上で，遺伝子空間と評価値空間の類似関係を把握することを目的に，GA における探索中の個体を対象とした，遺伝子と評価値の関係の可視化手法の開発を目指す．本論文では，遺伝子空間，評価値空間それぞれにおける個体間の距離関係，そして遺伝子と評価値との非類似度を，同一空間内で表現する可視化手法を提案する．提案手法により，GA における遺伝子空間と評価値空間との類似性の把握支援が可能となることが期待される．また，得られた可視化結果を遺伝的演算にフィードバックすることで，求める評価値領域を効率的に探索可能となることを示す．, GA searches neighborhood of the genes that have high evaluation values as it is assumed that neighboring relationship of individuals in the genotype space is similar to that in the evaluation space. However, it is difficult to decide which coding, deciding the similarity between them, and which genetic operation to use because there is no criterion for the similarity and the landscape of search space. As a result, they are decided by trial and error in a lot of cases. This paper proposes the visualization method to grasp the relationship between genes and their evaluation values for efficient search. This paper applies the proposed method to a benchmark function of multi-objective optimization problem and shows that it enables us to grasp the similarity of genes between in the genotype space and evaluation space. It also shows that we could feed back the visualization result to genetic operations for more efficient search.},
 pages = {327--337},
 title = {遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子 : 評価値関係の可視化と遺伝的演算へのフィードバック},
 volume = {21},
 year = {2009}
}