実数値GAにおける生存選択モデルとしてのMGGとJGGの挙動解析 Analysis of The Behavior of MGG and JGG As A Selection Model for Real-coded Genetic Algorithms

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著者

    • 秋本 洋平 Akimoto Youhei
    • 東京工業大学大学院 総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
    • 永田 裕一 Nagata Yuichi
    • 東京工業大学大学院 総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
    • 佐久間 淳 Sakuma Jun
    • 筑波大学大学院 システム情報工学研究科 Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
    • 小野 功 Ono Isao
    • 東京工業大学大学院 総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
    • 小林 重信 Kobayashi Shigenobu
    • 東京工業大学大学院 総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology

抄録

In this paper, we focus on analyzing the behavior of the selection models for real-coded genetic algorithms. Recent studies show that Just Generation Gap (JGG) selection model outperforms Minimal Generation Gap (MGG) model when a multi-parental crossover operator based on the hypothesis of the preservation of the statistics of parents is used. However, the validation of JGG selection model is not done yet. To validate the selection method of JGG, we analyze the differences of the behavior of JGG selection model and that of MGG selection model.

収録刊行物

  • 人工知能学会論文誌

    人工知能学会論文誌 25(2), 281-289, 2010

    The Japanese Society for Artificial Intelligence

被引用文献:  1件中 1-1件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    130000259120
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    雑誌論文
  • ISSN
    1346-0714
  • データ提供元
    CJP引用  J-STAGE 
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