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登録内容 (EID=303456)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
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著者 (必須): 1. (英) (日) 大嶋 彈 (読)
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2. (英) (日) 宮前 惇 (読)
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3.永田 裕一 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.情報工学講座])
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4. (英) (日) 小林 重信 (読)
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5.小野 功
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6. (英) (日) 佐久間 淳 (読)
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題名 (必須): (英) A New Real-coded Genetic Algorithm with an Adaptive Mating Selection for UV-landscapes  (日) UV構造を考慮した適応的複製選択による実数値GAの提案   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) The purpose of this paper is to propose a new real-coded genetic algorithm (RCGA) named Networked Genetic Algorithm (NGA) that intends to find multiple optima simultaneously in deceptive globally multimodal landscapes. Most current techniques such as <I>niching</I> for finding multiple optima take into account <I>big valley</I> landscapes or non-deceptive <I>globally multimodal</I> landscapes but not deceptive ones called <I>UV-landscapes</I>. Adaptive Neighboring Search (ANS) is a promising approach for finding multiple optima in UV-landscapes. ANS utilizes a restricted mating scheme with a crossover-like mutation in order to find optima in deceptive globally multimodal landscapes. However, ANS has a fundamental problem that it does not find all the optima simultaneously in many cases. NGA overcomes the problem by an adaptive parent-selection scheme and an improved crossover-like mutation. We show the effectiveness of NGA over ANS in terms of the number of detected optima in a single run on Fletcher and Powell functions as benchmark problems that are known to have multiple optima, ill-scaledness, and UV-landscapes.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1.遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) [継承]
2. (英) function optimization (日) (読) [継承]
3. (英) UV-structure (日) (読) [継承]
4. (英) global multimodality (日) (読) [継承]
5. (英) networked genetic algorithm (日) (読) [継承]
6. (英) deceptive problem (日) (読) [継承]
発行所 (推奨): 社団法人 人工知能学会 [継承]
誌名 (必須): 人工知能学会論文誌 ([社団法人 人工知能学会])
(pISSN: 1346-0714, eISSN: 1346-8030)

ISSN (任意): 1346-0714
ISSN: 1346-0714 (pISSN: 1346-0714, eISSN: 1346-8030)
Title: Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence = Jinko Chino Gakkai ronbunshi
Title(ISO): Trans Jpn Soc Artif Intell
Supplier: 一般社団法人 人工知能学会
Publisher: Japanese Society for Artificial Intelligence
 (NLM Catalog  (J-STAGE  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 25 [継承]
(必須): 2 [継承]
(必須): 290 298 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2010年 3月 初日 (平成 22年 3月 初日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/130000259121/ [継承]
DOI (任意): 10.1527/tjsai.25.290    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
CRID (任意): 1390282680085783680 [継承]
NAID : 130000259121 [継承]
WOS (任意):
Scopus (任意): 2-s2.0-77955985682 [継承]
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● 大嶋 彈, 宮前 惇, 永田 裕一, 小林 重信, 小野 功, 佐久間 淳 : UV構造を考慮した適応的複製選択による実数値GAの提案, 人工知能学会論文誌, Vol.25, No.2, 290-298, 2010年.
欧文冊子 ● 大嶋 彈, 宮前 惇, Yuichi Nagata, 小林 重信, Isao Ono and 佐久間 淳 : A New Real-coded Genetic Algorithm with an Adaptive Mating Selection for UV-landscapes, Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol.25, No.2, 290-298, 2010.

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