「遺伝的アルゴリズムにおける世代交代モデルの提案と評価」

今日読んだ論文は、「遺伝的アルゴリズムにおける世代交代モデルの提案と評価」
自分なりに解釈してまとめたので、多少間違ってるかも。

概要：
遺伝子の世代交代モデルと、手法の評価方法の提案

遺伝的アルゴリズムだと遺伝子は最適化する関数の入力を表す。遺伝子に関して探索中に気をつけることが２つある。

１の理由は、遺伝子が変化しないから探索が進まなくなるため。
２の理由は、基本的に残す遺伝子を適応度で選んでいるため、最も有力な遺伝子が選ばれにくくなる恐れがあるため。

これらを改善するためには、世代間で適応度の分散をできるだけ維持して選択するのが望ましいと思われる。この論文では、ルーレット選択と最良選択を組み合わせて、分散維持を試みたMGGを提案している。

また、手法の評価方法に関して。従来は、最適解への収束速度を測定していたけど、適応度が多様な方が望ましいなら、多様性を測定すべき。ということで、適応度の最良値と分散、世代交代した回数を同時にグラフにし、考察している。