Control Methods of Genetic Algorithms under Changing Environments

遺伝的アルゴリズム(GA)は,解の表現形式や評価方式に制約がないため広範囲な分野に適用可能であるが,静的環境を前提としたアルゴリズムであるため,適用可能な問題のクラスが限定されるという問題点がある.本論文では,この問題点を解消するために,動的環境型の問題に対処するためのGAの制御方法を提案する.動的環境型の問題では,刻一刻と最適解が変化するため,その時々の状況に応じて探索方針を変更していく機構が必要になる.このような機構の実現のために,遺伝子座の表現型に与える影響力と探索規模との関連に着目し,影響力の異なるそれぞれの遺伝子座に対し,対立遺伝子の遺伝子頻度を適切に制御することで探索規模の制御を行うことを考える.更に,特定の遺伝子座の影響力が,他の遺伝子座の値にも依存する場合を想定し,グループ化された複数の遺伝子座群を単位として遺伝子パターン頻度を制御することで探索規模を制御する方法を提案する.また,この制御機構を取り入れた新しいタイプのGAとして,ブロック型遺伝的アルゴリズム(BGA)を提案する.更に,シミュレーション実験により従来手法との性能比較を行い,BGAの有効性を検証する