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＜会議発表論文＞
推定収束点を用いた進化計算高速化の評価
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| 概要 | 進化計算研究の主要目的の一つは収束の高速化である．これまで色々が進化計算アルゴリズムの提案2, 3, 7) ，演算の改良4, 5) ，大まかな最適解への高速収束のためのfitness景観の近似4, 5, 6)，等々の提案がなされて来た．親世代探索点から子世代探索点への移動方向，あるいは，数世代を経た子孫世代探索点への進化パスを総称して以下では移動ベクトルと呼ぶことにしよう．この移動ベクトルは大局的...最適解，あるいは，局所最適解に向かう情報を持っている(Fig. 1)参照）ので，これら移動ベクトルの方向情報を進化計算の収束高速化に利用可能である．筆者らは，親世代から子世代への複数の移動ベクトルが向かう収束点を数理的に求める方法を提案しベンチマーク関数で評価をした8, 9) ．この収束点は大局的最適解近傍であることが期待でき，この計算で求められて収束点をエリート個体として加えることで進化計算の高速化が期待できる．しかしながら，この提案手法は原理的に単峰性のfitness景観には有効であっても多峰性の最適化タスクへの効果は保障されない．異なる収束点を目指す移動ベクトルを混ぜ合わせて得られた一つの収束点は，最適解近傍である保証がない．この基本提案手法を一般的な多峰性に適用できるよう拡張するには，移動ベクトルを収束方向でクラスタリングし，その後に基本提案手法することが解決法となる．そのための第一歩として，筆者らはd次元双極性タスク，すなわち，局最適解の他に一つの局所最適解を持つタスクに対処できるクラスタリング手法を提案した11, 12) ．本論文の目的は，双極タスクに拡張した本提案手法で得られた収束点を進化計算の高速化に利用し評価することである．評価には，差分進化へ本手法の推定収束点を加えベンチマーク関数で差分進化の収束性能を評価する．初めに移動ベクトルの収束点推定方法8, 9) を簡単に第2.1節で紹介する．次に移動ベクトルをそれらの方向で二つにクラスタリングをする手法，および，それらのクラス毎の移動ベクトルの収束点精度を向上させる四つの改良法を，それぞれ第2.2節，第2.3節で紹介する．この評価実験と考察を第3節で述べる続きを見る |
| 目次 | 1 はじめに 2 移動ベクトルの収束点推定とクラスタリングによる双極性タスクへの拡張 3 評価実験と考察 4 結論 |
詳細
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| 登録日 | 2017.06.14 |
| 更新日 | 2021.10.06 |