情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

進化計算法とは生物の進化や行動から着想を得た最適化手法であり,今日までに様々な手法が提案されているが,それぞれに得意,不得意とする問題が存在する.そこで本研究では,その得意不得意とする問題を柔軟に変えることができる自由度の高い進化計算法を目指す.性質の異なる複数のオペレータを組み合わせることで,探索特性の自由度を上げ,さらにオペレータの比率を調整するための個体寿命を設けることで,より柔軟性のある進化計算法を実現する.また実験から,ある特定の関数を学習対象としたメタ最適化によるパラメータ獲得を行い,獲得したパラメータを提案手法に適用することで学習に用いた関数に類似した問題に対して有効にはたらく進化計算法の構築を行う.