グラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムの拡張と高性能化

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Note (General)：: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00353/研究種目：基盤研究(B); 研究期間：2017～2019; 課題番号：17K00353; 研究分野：ソフトコンピューティング; 科研費の分科・細目：Research Paper...

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Summary, etc.：: 研究成果の概要（和文）：グラフを個体としたグラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムEDA-GKの拡張を行う．従来，グラフを個体とした進化アルゴリズムでは，遺伝子型から表現型への写像がでこぼこしてしまうために，良い性能を出すことが難しかった．本研究課題では，アルゴリズムの適用範囲を広げることを目標と...

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Material Type: 文書・図像類
Title: グラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムの拡張と高性能化
Author/Editor: 半田, 久志
Author Heading: 半田, 久志
Publication, Distribution, etc.: 近畿大学
Publication Date: 2020
Publication Date (W3CDTF): 2020
Alternative Title: Extension and Performance Improvement of Estimation of Distribution Algorithms with Graph Kernels
Periodical title: 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2019)
Pages: 1-5
Text Language Code: jpn
Subject Heading: graph kernel
進化計算
分布推定アルゴリズム
Target Audience: 一般
Note (General): https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00353/
研究種目：基盤研究(B); 研究期間：2017～2019; 課題番号：17K00353; 研究分野：ソフトコンピューティング; 科研費の分科・細目：
Research Paper
application/pdf
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 近畿大学 : 近畿大学学術情報リポジトリ