WEKO3
アイテム
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
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/21425
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/21425d32e9f73-6c77-40ef-b3ad-e4926e0112dd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
17K00353seika.pdf (310.8 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 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 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Extension and Performance Improvement of Estimation of Distribution Algorithms with Graph Kernels | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者 |
半田, 久志
× 半田, 久志 |
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| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | graph kernel | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 進化計算 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 分布推定アルゴリズム | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| 著者(英) | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 値 | Handa, Hisashi | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 近畿大学理工学部; 教授 | |||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||
| 値 | Kindai University | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||
| 版 | ||||||
| 出版タイプ | NA | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||
| 出版者 名前 | ||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2019) p. 1-5, 発行日 2020 |
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| リンクURL | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00353/ | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 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して研究に取り組む．混合的なカーネルを構成し，スケールフリー性やスモールワールド性などを持つグラフ同定問題に適用した．並行してOrder/Degree問題や固有値最大化問題などグラフ理論の分野で取り扱われている問題へ適用した．研究成果の概要（英文）：The distribution of estimation algorithm EDA-GK using graph kernels is extended in this study. Conventionally, it has been difficult to achieve good performance in evolutionary algorithms using graphs as individuals because the mapping from genotype to phenotype is rugged. In this study, we aim to extend the application area of the algorithm. A mixed kernel is constructed and applied to graph identification problems with scale-free and small-world properties. Simultaneously, it is applied to the order/degree problem and the eigenvalue maximization problem, which are coped with in the field of graph theory." | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 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： | |||||
| 資源タイプ(WEKO2) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
