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最適化が困難な変数間依存性の強い問題に出現する特徴的な分布として, 細い楕円形状の分布がある. このような場合に優れた子個体を生成するには, 楕円形状に沿って変数を同時に変更する必要がある.また, 同様の分布は, 探索点集合が最適解から離れており, 最適解に近づくために特定の方向に移動する必要がある場合にも出現する. 差分進化における2項交叉は, 各変数(遺伝子)について同じ確率で交叉を行うかどうかを決定しているため, 特定の遺伝子を同時に交叉することは困難である. 本研究では, 探索点の分布 から相関行列を求め, 相関の強い遺伝子をグループ化し, グループ単位で遺伝子を同時に交叉する(あるい は, 交叉しない)交叉であるCGX(Correlation-based Group-wise Crossover)を提案する. CGXは相関に華づく交叉であるCBX(Correlation-based Binominal Crossover), GBX (Grouping-based Binomial Crossover)を発展させたものである. 本手法を差分進化の代表的手法であるJADEに導入し, 幾つかのベンチマーク問題を最適化し, 性能を比較することにより, 本手法の効果を調べる. |
