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関数最適化は,決定変数が連続値である最適化問題であり,さまざまな分野において幅広く現れる非常に重要な問題です.
多峰性や変数間の依存関係に起因する困難さへ立ち向かうため,これまで,単峰性正規分布交叉(Unimodal Normal Distribution Crossover; UNDX)と世代交代モデルMinimal Generation Gap (MGG)を組み合わせたUNDX+MGGなどの実数値GAを開発してきました.
小野研究室では,UNDX+MGGでは解決困難なさらに複雑な景観を克服するため,新たな交叉および世代交代モデルの開発に取り組んでいます.