タカハマ セツコ
TAKAHAMA Setsuko 高濱 節子 所属 広島修道大学 商学部 職種 教授 |
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言語種別 | 日本語 |
発行・発表の年月 | 2016/03 |
形態種別 | 学術論文 |
査読 | 査読有り |
標題 | <査読付き学術論文誌論文>Improving an adaptive differential evolution using hill-valley detection |
執筆形態 | 共著 |
掲載誌名 | International Journal of Hybrid Intelligent Systems |
掲載区分 | 国外 |
出版社・発行元 | IOS Press |
巻・号・頁 | 13(1),1-13頁 |
頁数 | 13 |
担当範囲 | 共同研究につき本人担当部分の抽出不可能 |
著者・共著者 | 高濱徹行,阪井節子 |
概要 | DE (Differential Evolution) は,探索の性能と頑健性が高い進化的アルゴリズムであり,パラメータがスケーリングファクターF, 交叉率CR,集団サイズNPの3つのみと単純である.しかし,探索性能はパラメータ設定によって大きな影響を受ける. JADEは,優れた探索点を生成した場合を成功とし,成功のときのFとCRに応じてFとCRの平均値を調整した確率分布を用いて探索点毎にFとCRを生成する.本研究では,目的関数の概形を用いてJADEの性能の改良を図った.探索点で近接グラフを生成し,隣接点の関数値を比較し谷底の点(谷点)か山頂の点(山点)かを判定する.最小化問題の場合,最適解は谷点に近く山点から遠い所に存在するので,谷点では小さいFを山点では大きいFを採用することによって,探索の性能と頑健性を改良できる.提案手法の有効性を13個のベンチマーク問題を解くことによって示した. |
DOI | 10.3233/HIS-160220 |
ISSN | 1448-5869 |