Add to ORKG九州工業大学博士学位論文 学位記番号:情工博甲第205号 学位授与年月日:平成19年3月23日1. 序論|| 2. 生物シミュレーションの最適化問題|| 3. 2つの目的関数をもつ最適化問題|| 4. 重み関数に依存しない2 つの目的関数を対象とした最適化手法の提案：生存率GA|| 5. 2つの評価基準を持つショウジョウバエ概日リズムシミュレーションの最適化|| 6. 大腸菌の窒素同化システムでの最適化計算.|| 7. 結論|| 8. 謝辞|| 9. 参考文献|| 10.付録生物シミュレーションが実際の生物反応と同じ挙動を示すようにする最適化計算において、より効率的な計算が出来る手法の提案と検証を行った。対象問題に２つの目的関数を設定し、寿命の概念を導入した遺伝的アルゴリズム（生存率GA）を用いて、一過性の挙動や周期的な挙動を持つ生物シミュレーションで最適化実験を行った。その結果、従来手法よりも広範囲を探索でき、高い成功確率と少ない計算回数での最適化が実現できた
遺伝アルゴリズム（Genetic Algorithm ，以下GA ）の探索効率は，突然変異率や交叉率といったパラメータによって大きく左右される．しかし，多くのパラメータの調整を人手で行うのは困難である...
[[abstract]]進化計算在這幾年廣泛的被應用在很多領域，以往解決問題的類型有01背包問題、TSP旅行家問題、函數解問題...等各類型組合最佳化問題。近年來也漸趨於解決一些真實世界上的問題，例如...
本論文ではユーザの嗜好を学習し、ユーザの嗜好に基づいて初期個体を生成する対話型遺伝的アルゴリズム(IGA)を提案する。ユーザの嗜好を学習する方法として、優れたパターン認識性能を持つサポートベクターマシ...
本文研究結構最佳化遺傳演算法中每個世代懲罰參數之調整方法。提出一種新型式的外懲罰函數，並定義兩個控制參數；一個參數為非合理區個體數目與族群大小之比例，另一個參數為族群違反限制條件之程度；這兩個參數用於...
遺傳演算法(Genetic Algorithms; GAs)是基於大自然物競天擇的理念，結合了自然的類比、數學分析與電腦技術的一種搜尋程序。GAs利用平行演算結構，可有效的選擇計算表現良好的點，而在每...
本稿では,IGAにおいて人間の感性を反映する新たな初期個体生成を提案する.具体的には,色彩調和論に基づく初期個体生成方法を提案する.IGAとは,生物の進化を模倣したGAの評価を人間が行う最適化手法であ...
[[abstract]]再保雖然可以分散原保險人之風險，但再保過程中，若過於依賴再保險人，則就企業經營而言，原保險人將受到限制；但若原保險人再保自留額太高，而又受限於本身財務和市場規模的限制，則將產生...
[[abstract]]在本研究中，我們擴展過去使用遺傳演算法(Genetic Algorithm, GA)而設計的配對交易模型使其更具一般性，此模型主要透過遺傳演算法並搭配移動平均線、布林通道、權重...
[要旨] RoboCupサッカーシミュレーションはマルチエージェントシステムの研究における様々な知見が得られるものとして期待されている. マルチエージェントシステムにおける各工一ジェントの動作がシミュ...
[[abstract]]本篇論文採用演化式多目標最佳化（Evolutionary Multi-Objective Optimization, EMOO）技術，尋找引擎性能的最佳化。在汽機車產業，依據車...
publisher[要旨] RoboCupサッカーシミュレーションはマルチエージェントシステムの研究における様々な知見が得られるものとして期待されている. マルチエージェントシステムにおける各工一ジェ...
[[abstract]]本篇研究欲站在營運者角度下，求得營運收入最大下之高速鐵路列車最適班表。首先考量高速鐵路實際營運狀況，且在票價、每天單向發車數及旅客到站時間、起點、終點、願意等待時間已知的情況下...
[[abstract]]本篇論文提出EPGA (Evaluated Preference Genetic Algorithm) 的方法來解決 多目標最佳化問題。在現代工程設計中，多目標最佳化問題通常是...
遺伝的アルゴリズム(GA)は適用範囲の非常に広い，生物の遺伝メカニズム(ネオダーウィニズム)を模倣した学習アルゴリズムである。一般にGAはランダム的要素を含んだ探索手法のため，いくつかの問題を含んでい...
遺伝的アルゴリズム(GA)は適用範囲の非常に広い，生物の遺伝メカニズム(ネオダーウィニズム)を模倣した学習アルゴリズムである。一般にGAはランダム的要素を含んだ探索手法のため，いくつかの問題を含んでい...
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