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スピングラス型遺伝アルゴリズムによる最適化の研究

自旋玻璃遗传算法优化研究

基本信息

批准号：
14750373
负责人：
森直樹
金额：
$ 2.11万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

スピングラス型遺伝アルゴリズム(Spin Grass Genetic Algorithm ; SGGA)の拡張について検討し,コンピュータ上で数値実験をした.具体的には下記の2つの課題について研究を実施した.1.SGGAの近傍構造の拡張従来のSGGAはセルラー遺伝アルゴリズム(CGA)の構成を基盤としていたため,個体間の近傍構造は上下左右のノイマン近傍のみが実装されていた.本研究ではこれを拡張し,隣接行列を用いて任意の近傍を実装可能とした.数値実験によりSGGAは従来のノイマン近傍よりも,6近傍や8近傍の方が探索性能が高いことがわかった.また,近傍構造と相互作用の間に強い相関関係があるという重要な知見も得た.2.SGGAの並列化近年のグリッドコンピューティングの発展を背景に,SGGAの並列化を検討した.SGGAの持つ局所的な遺伝演算子の性質を最大限に活用した,GAの本質的な並列化に成功した.この手法ではすべての演算子を局所的かつ並列に適用するため,従来のGAで用いられていた世代という時間単位をなくした新しいGAが構築可能である.また,豪州ニューサウスウェールズ大学キャンベラ分校のR.I.McKay博士との共同研究により本研究の成果を遺伝的プログラミング(GP)にも適用可能であるという成果を得た.

Spin Grass Genetic Algorithm; SGGA)の拡张について検question,コンピュータ上でnumber値借験をした.Detailed research on the 2 topics below and 1.SGGA CGA )'s structure is the basic structure, the structure between individuals is up, down, left and right.ではこれを拡张し, adjacent rows and columns It’s possible to use いてarbitraryの下を実 to pretend to be possible.ノイマン close close to youった.また,neighbor structure and interaction, strong correlation, and important relationshipな知见も得た.2.SGGA's Parallelization In recent years, SGGA's Parallelization, SGGA's Parallelization, and SGGA's Parallelization. The nature of the operator can be utilized to the maximum extent, and the parallelization of the nature of the GA can be successfully applied.め,従来のGAで用いられていたgenerationというtime単bitをなくした新しいGAがbuildpossibleである.また,Haoshu Nirvana University キャンDr. R.I.McKay of the R.I. Branch School of Science and Technology co-researched the results of this research and it is possible that the results of this research can be applied to the program (GP).