動的環境変動に対する進化型適応アルゴリズムの開発

针对动态环境变化的进化自适应算法的开发

• 批准号: 09750495
• 负责人: 喜多 一
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1998
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09750495/
• 关键词: 環境変動への適応; 遺伝アルゴリズム; 多様性維持; エントロピー; 遺伝子アルゴリズム; メモリベースドアプローチ

本研究では動的に変動する環境に進化的手法を用いて適応するアルゴリズムの開発を行っている.環境変動への適応は知的なシステムの構成を目指す上で重要なテーマである.本研究では静的な最適化問題に高い有効性を示している遺伝アルゴリズムが個体群の多様性を維持しながら探索を進めることに注目し,同アルゴリズムによる環境変動への適応を検討している.遺伝アルゴリズムの環境変動への適応問題への応用を考える場合,変動した環境に適合した解を探索,発見するためには個体群の多様性を恒常的に維持することが必要である.本研究では多様性の維持に優れた遺伝アルゴリズムの構成法として代表者らが開発を進めてきた熱力学的遺伝アルゴリズム(Thermodynamical Genetic Algorithms, TDGA)の適用を検討した.TDGAでは個体群の多様性をエントロピーとして明示的に評価し,個体群を自由エネルギーが最小となるように選択する.一定の探索能力を恒常的に保証するため,エントロピーを一定とするように温度を調整する方策を検討し,これを温度のフィードバック制御により実現する方法で実装した.本年度はこの手法について,従来手法との比較など詳細な数値実験を行った.その結果,本研究で提案した手法は温度を一定とするTDGA,ランダムな個体を個体群に供給するrandom immigrant法,環境変化に応じて突然変異確率を調整するhyper mutation法などの従来手法に比べ,調整が容易で探索性能が高いアルゴリズムとなっていることが示された.

This study focuses on the development of dynamic environmental evolution techniques. The composition of environmental dynamics is important. In this paper, we study the optimization problem of static optimization, and explore the maintenance of diversity of individual population. The environment changes and the problem of adaptation is studied. The environment changes and the problem of adaptation is explored. The diversity of individuals is maintained. In this study, the application of thermodynamic Genetic Algorithms (TDGA) to the maintenance of diversity is discussed. The diversity of TDGA population is evaluated explicitly, and the free generation of population is minimized. A constant exploration capability is guaranteed, and a constant temperature adjustment strategy is discussed, and a temperature control strategy is implemented. This year, the number of methods used for comparison and comparison is increased. As a result, this study proposes a method to adjust the probability of abrupt change in temperature, temperature, and population by random immigrant method, hyper mutation method, and easy adjustment method.

项目成果

Naoki Mori et al.: "Adaptation to Changing Environments by Means of the Memory Based Thermodynamical Genetic Algorithms" Proceedings of 7th International Conference on Genetic Algorithms. 299-306 (1997)

Naoki Mori 等人：“通过基于记忆的热力学遗传算法适应不断变化的环境”第七届国际遗传算法会议论文集。

森直樹 ほか: "熱力学的遺伝アルゴリズムを用いた動的環境下での最適化計算-II" :計測自動制御学会弟10回自律分散システムシンポジウム資料. 109-114 (1998)

Naoki Mori 等人：“使用热力学遗传算法进行动态环境下的优化计算-II”：来自仪器与控制工程师协会第十届自治分布式系统研讨会的材料 109-114 (1998)。

森 直樹ほか: "熱力学的遺伝アルゴリズムによる動的環境への適応" システム制御情報学会論文誌. 12・4(掲載予定). (1999)

Naoki Mori 等人：“使用热力学遗传算法适应动态环境”，系统​​、控制和信息工程师学会汇刊 12/4（待出版）。

Naoki Mori et al.: "Adaptation to a Chenging Environment by Means of the Feedback Thesmodynamicale Genetic Algorithm" Proceedings of Parallel Problem Solring from Nature 98. 149-158 (1998)

Naoki Mori 等人：“通过反馈热力学遗传算法适应变化环境”《自然》并行问题求解论文集 98. 149-158 (1998)

Naoki Mori et al.: "On Genetic and Memory-based Approaches to Adaptation to Changing Environments" Roceedings of Intornational Sympoium on System Life. 77-86 (1997)

Naoki Mori 等人：“关于适应不断变化的环境的基于遗传和记忆的方法”国际系统生命研讨会论文集。