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  1. B200 工学部/工学研究科
  2. B200a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

遺伝的アルゴリズムの解探索過程の可視化による遺伝的演算効果の把握と解探索の効率化

http://hdl.handle.net/2237/10325
http://hdl.handle.net/2237/10325
dd1993c4-4af5-4cfb-a1d0-2f19c0d93039
名前 / ファイル ライセンス アクション
v48_No_SIG2.pdf v48_No_SIG2.pdf (2.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2008-08-05
タイトル
タイトル 遺伝的アルゴリズムの解探索過程の可視化による遺伝的演算効果の把握と解探索の効率化
言語 ja
その他のタイトル
その他のタイトル Grasping the Effects of Genetic Operation and Improvement of Searching Ability through Visualizing Search Process for GA
言語 en
著者 山代, 大輔

× 山代, 大輔

WEKO 24136

ja 山代, 大輔

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吉川, 大弘

× 吉川, 大弘

WEKO 24137

ja 吉川, 大弘

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古橋, 武

× 古橋, 武

WEKO 24138

ja 古橋, 武

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YAMASHIRO, DAISUKE

× YAMASHIRO, DAISUKE

WEKO 24139

en YAMASHIRO, DAISUKE

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YOSHIKAWA, TOMOHIRO

× YOSHIKAWA, TOMOHIRO

WEKO 24140

ja YOSHIKAWA, TOMOHIRO

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FURUHASHI, TAKESHI

× FURUHASHI, TAKESHI

WEKO 24141

en FURUHASHI, TAKESHI

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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。 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 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm : GA)の解探索性能は遺伝的演算の方法、およびそれらパラメータに大きく依存している。遺伝的演算の方法やパラメータが解探索性能に及ぼす効果を知るには、通常、評価値の改善効果が指標とされる。本論文では、GAにおける解探索過程の可視化手法を提案する。提案手法では、Self-Organizing Map (SOM)によりGAで定義されている個体間の相対距離を可視化することで、GA全体の探索性能だけでなく、個体が多様性を保っている様子や遺伝的演算の効果の把握が可能となり、遺伝的演算方法やそれらのパラメータ設定に対する適切な指針を得ることができる。本論文では、基礎的検討として簡単な2変数の最適化問題に対して提案手法を適用し、効率的な解探索を行う遺伝的演算やそれらパラメータを決定する新しい情報が獲得できることを示す。また、得られた解探索過程情報を用いて、遺伝的演算やそれらパラメータ設定へとフィードバックすることにより、解探索の効率化が可能となることを示す。
言語 ja
内容記述タイプ Abstract
抄録
内容記述 Performance in searching solutions by GA depends on genetic operators and/or their parameters. For comparison of the performance with some genetic operators and/or parameters, we have usually taken the transitions of fitness values. This paper proposes a visualizing method for GA, which can visualize relative distances among chromosomes in search process and give information of not only the performance but also the effects of the genetic operations such as the deversity of chromosomes. This method uses Self-Organizing Map(SOM) for the visualization. This paper shows that the visualized data enables us to interpret the differences in search processes, and to get new information to determine efficient genetic operators and their parameters.
言語 en
内容記述タイプ Abstract
内容記述
内容記述 SIG2(TOM16)
言語 en
内容記述タイプ Other
出版者
言語 ja
出版者 社団法人情報処理学会
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 : 数理モデル化と応用(TOM)

巻 48, p. 69-77, 発行日 2007-02
フォーマット
application/pdf
著者版フラグ
値 publisher
URI
識別子 http://hdl.handle.net/2237/10325
識別子タイプ HDL
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Ver.1 2021-03-01 12:08:01.437414
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