SGAプログラムでの測定
No. 06, 2001年 7月 16日
片浦 哲平

1  先週からの課題

先週からの課題として

• SGAのプログラムの作成
• GAプログラムの時間測定の修正，測定

があった．期間内に取り組めたものについて解説をする．

2  SGAプログラムでのベンチマーク

作成したSGAプログラムを使ってRastrigin関数の測定を行った． バイナリーコードを用い，選択はルーレット方式，エリート保存はなしで実行した． パラメータを以下に示す．

Table 1: パラメータ

パラメータ	1	2	3	4	5	6	7	8
世代数	10	50	100	1000	10	50	100	10
個体数	100	100	100	100	500	500	500	1000
交叉率	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8
遺伝子長	20	20	20	20	20	20	20	20
突然変異率	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05
設計変数	2	2	2	2	2	2	2	2

Figure 1: パラメータ1での実行結果

Figure 2: パラメータ2での実行結果

Figure 3: パラメータ3での実行結果

Figure 4: パラメータ4での実行結果

Figure 5: パラメータ5での実行結果

Figure 6: パラメータ6での実行結果

Figure 7: パラメータ7での実行結果

Figure 8: パラメータ8での実行結果

Figure 9: まとめてみました

3  考察

今回の実行結果から，Rastrigin関数では個体数は100よりは500の方が最適解を求めるのに 有効であることが分かった．しかし，世代数においては10世代よりも100，1000世代の方が よいが，100世代，1000世代だけの比較では計算時間の大きな違いがあるのにも関わらず， 精度がまったくよくならなかった．今後はグレイコード，エリート保存等を導入しさらに 実験を行う必要があると思われる． また，実行時間がとてもかかるので，処理効率を考えたプログラムに修正する必要もあるだろう．

4  今後の課題

SGAプログラムの改良と大学院入試の勉強を並行する． SGAプログラムは，DGAプログラムに改良し，MPIを用いて並列化が可能となるようにする．

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On 14 Jul 2001, 11:22.