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  1. A500 情報学部/情報学研究科・情報文化学部・情報科学研究科
  2. A500a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

SSEの世代交代モデルを改良したcSSEについて

http://hdl.handle.net/2237/10306
http://hdl.handle.net/2237/10306
ba80f283-c5a6-44c9-b13a-b31386a78a19
名前 / ファイル ライセンス アクション
48-s2csse.pdf 48-s2csse.pdf (831.2 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2008-08-01
タイトル
タイトル SSEの世代交代モデルを改良したcSSEについて
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル A Study on cSSE that Improves Generation Alternation Model of SSE
言語 en
著者 丸山, 崇

× 丸山, 崇

WEKO 24053

ja 丸山, 崇

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MARUYAMA, Takashi

× MARUYAMA, Takashi

WEKO 24054

en MARUYAMA, Takashi

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北, 栄輔

× 北, 栄輔

WEKO 24055

ja 北, 栄輔

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KITA, Eisuke

× KITA, Eisuke

WEKO 24056

en KITA, Eisuke

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
言語 ja
権利情報 ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は(社)情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。
権利
言語 en
権利情報 Notice for the use of this material The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. Comments are welcome. Mail to address:  editj<at>ipsj.or.jp, please.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 組合せ最適化問題を効率良く解く進化的計算手法の1つに,確率的スキーマ貪欲法(Stochastic Schemata Exploiter: SSE)がある.SSEは,母集団に多様性を持たせることで,優れた収束特性を維持したまま大域的探索能力が向上する可能性がある.そこで,本論文ではSSEの世代交代モデルを改良したCross generational elitist selection SSE(cSSE)を提案する.さらに,0/1組合せ最適化問題において,SSE,cSSEをMinimal Generation Gap(MGG)に基づくGA,Bayesian Optimization Algorithm(BOA)と性能比較を行い,それらの探索性能を検討する.その結果,cSSEは優れた収束特性と大域的探索能力を有していることが分かった.
言語 ja
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The Stochastic Schemata Exploiter (SSE) is one of the evolutionary optimization algorithms for solving the combinatorial optimization problems. The SSE can improve the global search ability by maintaining the diversity of the population. In this paper, we present the Cross generational elitist selection SSE (cSSE) algorithms which improves the generation alternation model of the SSE. The SSE and the cSSE are compared with the GA with the Minimal Generation Gap (MGG) and the Bayesian Optimization Algorithm (BOA) in 0/1 combinatorial optimization problem in order to discuss their convergence property. As a result, we indicate that cSSE has an excellent convergence property and the global search ability.
言語 en
出版者
出版者 情報処理学会
言語 ja
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 03875806
書誌情報 ja : 情報処理学会論文誌

巻 48, p. 78-90, 発行日 2007-02
フォーマット
値 application/pdf
著者版フラグ
値 publisher
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/10306
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 12:08:21.235579
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