#author("2018-11-03T21:21:06+09:00","default:admin","admin")
#author("2018-11-05T23:20:23+09:00","default:admin","admin")
#mathjax(text-align: center)
*実数値GAによる関数最適化 [#lec2057d]
設計変数が実数値の場合の遺伝的アルゴリズム(GA)のデモを紹介します.実世界にあるパラメータの最適化などへの応用が考えられます.

**アルゴリズム設定 [#rf57549c]
シンプルなアルゴリズムを用いました.設定は以下の通りです.GAによる実数値の最適化には,他にも多数手段があります.
|選択法|ルーレット選択|
|エリート戦略|1個体|
|交叉法|Simulated Binary Crossover (SBX)|
|突然変異法|Polynomial Mutation (PM)|

**シミュレーション実験 [#ge99ef80]
***テスト関数1 [#u252234c]
#tex($\{\array{{\rm Maximize} &{\rm~}& f(x)=| \sin(x) \cdot x|\\ {\rm subject to} &{\rm~}& 0.0 \le x \le 17.0$,center)
#mathjax(\Biggl\{\array{\text{Maximize} & f(x)=| \sin(x) \cdot x|\\ \text{subject to} & 0.0 \le x \le 17.0})


//#javasingle3
#ref(SINGLE3.gif,center,zoom,500x0)
***テスト関数2 [#y1fee80f]
#tex($\{\array{{\rm Maximize} &{\rm~}& f(x)=\sin(x)^3+0.5 \cdot x\\ {\rm subject to} &{\rm~}& 0.0 \le x \le 17.0$,center)
#mathjax(\Biggl\{\array{\text{Maximize} & f(x)=\sin(x)^3+0.5 \cdot x\\ \text{subject to} & 0.0 \le x \le 17.0})


//#javasingle4
#ref(SINGLE4.gif,center,zoom,500x0)
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