| 研究概要 |
GAのコーディング法には各種のものがあるが,バイナリ表現,実数値表現および順序表現の3つが代表的である.確率モデルGAの各コーディングにおける研究では,バイナリ表現での研究が早くから始まり(1994),実数値表現への展開が行われている.しかし,順序表現における研究では,申請者らが本申請の準備として位置づけているEHBSA(Edge Histogram Based Sampling Algorithm)の研究以外の有望な研究は発表されていない.本研究は,順序表現における確率モデルGAの構成法を提案し,その方式の解析的・実験的評価を行うことによって,新しい枠組みを構築し,GA研究のブレークスルーに寄与することを目的とすることを目的としている.本年度は,以下の実績を得た.
(1)順序表現向き確率モデルGAとして,準備的に提案済みの手法である.EHBSA(Edge Histogram Based Sampling Algorithm)は,従来の一般的なGAと比較して優れた性能を有するという結果を得ているが,大規模な問題や騙し性を有するスケジューリング問題等では,性能に限界がある.一般に,進化的計算にヒューリスティックスを組み合わせることにより,性能が飛躍的に向上することは既知の事実であるが,順序向き確率モデルGAであるEHBSAへのヒューリスティックス適用の効果の検証は,興味ある研究テーマであり,この検証をおこなった.
(2)準備として検討済みのEHBSAは,ACO(Ant Colony Optimization)に適用することも効果的であるという結果を得ているが,フェロモンベースなど,類似手法への適用の研究を進めた.具体的には,昆虫などが仲間を呼び集めるのに用いる集合フェロモン(Aggregation Pheromone)をモデルとする研究を行った.
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