徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: 田上 隆徳/宮本 定明/[最上 義夫]/遺伝アルゴリズムのクラスタ分析への応用:多様度に基づく操作の有効性に関する一考察/[計測自動制御学会論文集]

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EID
14184
EOID
764186
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LastModified
2015年1月29日(木) 11:43:01
Operator
三木 ちひろ
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TRUE
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0
Owner
[学科長]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.工学部.知能情報工学科
著者 必須
  1. (英) Tagami Takanori / (日) 田上 隆徳 / (読) たがみ たかのり
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Miyamoto Sadaaki / (日) 宮本 定明 / (読) みやもと さだあき
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 最上 義夫
    役割 任意 共著
    貢献度 任意 30
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Application of Genetic Algorithm to Cluster Analysis: Effectiveness of Operations with the Degree of Population Diversity

(日) 遺伝アルゴリズムのクラスタ分析への応用:多様度に基づく操作の有効性に関する一考察

副題 任意
要約 任意

(英) The aim of the present paper is to show effectiveness of Genetic Algorithm (GA) for cluster analysis problems in which the classification criteria are not the Euclidean distance.GA is known as a most effective method to solve combinatorial optimization problems by simulating the process of natural evolution and natural genetics. In a traditional GA, its dispersion of the evaluation function will be large, depending on the operators using random numbers or the control parameters. In this paper, for the purpose of reducing the dispersion of the evaluation function, a concept of the degree of population diversity is introduced as an index for an internal state of the whole population, and we use this index as a control parameter of the genetic operators such as crossover, mutation and selection.From numerical simulations, the following results are obtained: 1) The GA using the concept of the degree of population diversity is superior to the traditional GA with respect to the convergence of the evaluation function and the reduction of the variance of the evaluation function. 2) When data have observation noises, the GA using the proposed method shows robustness for data classification, while the classical method of clustering shows sensitive results.

(日) データの分類基準がユークリッド距離でない場合のクラスタリング問題に対してGAによる分類手法を提案した.このとき,個体群に対してより効率的な操作を施すことを目的として,探索の状態を測る指針となる多様度を定義し,それに基づいた遺伝的操作の構成及び個体の適応度の計算方法を提案した.数値実験においては,提案した方法が評価関数の収束性に優れ,かつ,探索性能の分散を抑えていることが示された.また,データに観測誤差が加わった場合の分類に関して,クラスタリングの従来法であるMST法との比較を行った結果,本手法の観測誤差に対する頑健な性質が確認された.

キーワード 推奨
  1. 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)
  2. (英) population diversity
  3. (英) combinatorial optimization
  4. (英) cluster analysis
発行所 推奨 計測自動制御学会
誌名 必須 計測自動制御学会論文集([計測自動制御学会])
(pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)
ISSN 任意 0453-4654
ISSN: 0453-4654 (pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)
Title: 計測自動制御学会論文集
Supplier: 公益社団法人 計測自動制御学会
Publisher: The Society of Instrument and Control Engineers
 (J-STAGE  (CrossRef (No Scopus information.)
必須 30
必須 10
必須 1251 1259
都市 任意
年月日 必須 1994年 10月 1日
URL 任意 http://ci.nii.ac.jp/naid/130003790901/
DOI 任意 10.9746/sicetr1965.30.1251    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意 130003790901
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意