Importance Sampling in Promising Search Regions by Asymmetrical Normal Distribution Crossover

通过非对称正态分布交叉对有希望的搜索区域进行重要性采样

• 批准号: 19700228
• 负责人: SOMEYA Hiroshi
• 金额: $ 2.49万
• 依托单位: The Institute of Statistical Mathematics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19700228/
• 关键词: 遺伝アルゴリズム; 進化型計算; 最適化; アルゴリズム; ソフトコンピューティング

In function optimization problems, the search performance of real-coded GAs is still unsatisfactory on several objective functions where, for example, the optima are located far from the center region of the search space or the landscapes have ridge structures. In the study, Asymmetrical Normal Distribution Crossover (ANDX) and eXclusive-MGG model (X-MGG) have been proposed for tackling such objective functions. Through experimental and theoretical analyses, we have deepened the understanding of promising search regions in crossover operations.

在函数优化问题中，实数编码的遗传算法在一些目标函数上的搜索性能仍然不令人满意，例如，最优解远离搜索空间的中心区域或景观具有脊结构。在研究中，非对称正态分布交叉（ANDX）和exclusive-MGG模型（X-MGG）已被提出来处理这样的目标函数。通过实验和理论分析，我们加深了对交叉操作中有希望搜索区域的理解。

项目成果

Cautious particle swarm

• DOI: 10.1109/sis.2008.4668292
• 发表时间: 2008-11
• 期刊: 2008 IEEE Swarm Intelligence Symposium
• 作者: Hiroshi Someya

染谷博司, 佐久間淳, 岡部達哉:進化型計算の統計的理解と応用, 統計数理研究所公開講座資料(2008)査読なし(オーガナイザーおよび講師)

Hiroshi Someya、Jun Sakuma、Tatsuya Okabe：进化计算的统计理解与应用，统计数学研究所公开讲座材料（2008）未经同行评审（组织者和讲师）

An Introduction of Genetic Algorithms

遗传算法简介

• 发表时间: 2010
• 作者: 小野田崇;染谷博司;染谷博司
• 通讯作者: 染谷博司

Theoretical Parameter Value for Appropriate Population Variance of the Distribution of Children in Real-coded GA

实数编码遗传算法中儿童分布适当总体方差的理论参数值

• 发表时间: 2008
• 作者: Hiroshi Someya;Kensaku Sakamoto;Masayuki Yamamura;染谷博司;Hiroshi Someya;Hiroshi Someya;染谷博司;Hiroshi Someya
• 通讯作者: Hiroshi Someya

実数値型進化計算の選択操作における二次統計量の保存

实值进化计算中选择操作中二阶统计量的保留

• 发表时间: 2010
• 作者: 小野田崇;染谷博司;染谷博司;染谷博司
• 通讯作者: 染谷博司