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非同期移住型分散 遺伝的アルゴリズム

非同期移住型分散 遺伝的アルゴリズム. 分散 GA における移住率 のランダム化の有効性. 廣安知之 三木光範 ○根上昌巳 （同志社大学 ）. 並列分散 GA では … 並列処理による計算時間の短縮 解の信頼性の向上 しかし 初期個体数の設定が困難 パラメータ設定が困難. 非同期移住型並列分散 GA. 研究背景. 島モデルとは … 母集団をサブ母集団に分割 移住という概念の導入. Population. Population size. Sub population size. 島モデルによる分散 GA. Migration 1.

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非同期移住型分散 遺伝的アルゴリズム

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Presentation Transcript

  1. 非同期移住型分散 遺伝的アルゴリズム 分散GAにおける移住率 のランダム化の有効性 廣安知之 三木光範 ○根上昌巳 （同志社大学 ）

  2. 並列分散GAでは… • 並列処理による計算時間の短縮 • 解の信頼性の向上 しかし • 初期個体数の設定が困難 • パラメータ設定が困難 非同期移住型並列分散GA 研究背景

  3. 島モデルとは… • 母集団をサブ母集団に分割 • 移住という概念の導入 Population Population size Sub population size 島モデルによる分散GA

  4. Migration1 Migration2 Migration interval Island E Island E Island A Island A Island D Island B Island B Island D Island C C Island Migration rate 移住

  5. 母集団を分割することにより解の多様性が保持され，移住により大域的な最適解が生成される母集団を分割することにより解の多様性が保持され，移住により大域的な最適解が生成される しかし • 設定するパラメータの増加 移住率・移住間隔 分散GAにおける移住率のランダム化の検討 分散GAの特性

  6. fixed migration rate migration 分散GAにおける移住率のランダム化(DGA)

  7. Randomizedmigration rate migration 分散GAにおける移住率のランダム化(DGA/rmr)

  8. 分散GAにおいて個体数が解に与え 　　　　　　 る影響についての検証 • 移住率をランダム化した分散GAの 有効性の検証 • 非同期移住の必要性の検討 数値実験

  9. 対象問題Ⅰ：Rastrigin関数 設計変数間に依存関係がない 格子状に複数の準最適解を持つ x = (0,…,0)の時，最小値0をとる

  10. 対象問題Ⅱ：Rosenbrock関数 設計変数間に依存関係がある 単峰性関数 x = (1,…,1)の時，最小値0をとる

  11. SGA's parameter chromosome length 5 0 selection roulette selection crossover one-point crossover crossover rate 0.6 mutation rate 0 decoding gray code 終了条件 - < maximum fitness minimum fitness 0.001 分散GAでの島数 8 islands Rastrigin関数への適応 (5設計変数)

  12. -0.1 -0.3 Fitness -0.5 population size = 400 population size = 640 -0.7 population size = 800 -0.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Migration interval 個体数が解に与える影響DGAでの個体数・移住間隔と適合度 Migration rate = 0.4

  13. 移住率0.1 Population size = 400 0 移住率0.5 -0.1 移住率random -0.2 SGA -0.3 -0.4 Fitness -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Migration interval DGA・DGA/rmrにおける移住率・移住間隔と適合度

  14. (5設計変数) SGA's parameter chromosome length 5 0 selection roulette selection crossover one-point crossover crossover rate 0.6 mutation rate 0 decoding gray code 終了条件 - < maximum fitness minimum fitness 0.001 分散GAでの島数 8 islands Rosenbrock関数への適応

  15. sub population size = 40 移住率0.1 -0.1 移住率0.5 -0.3 移住率Random -0.5 -0.7 Fitness -0.9 -1.1 -1.3 -1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Migration interval DGA・DGA/rmrにおける移住率・移住間隔と適合度

  16. 300 Migration interval = 5 250 node0 node6 200 Number of Calculation 150 100 50 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Generation 移住ごとの計算回数比較（400個体/移住率0.2/5設計変数/Rastrigin関数）

  17. Migration interval = 5 300 node0 250 node6 200 Number of Calculation 150 100 50 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 Generation 移住ごとの計算回数比較（400個体/移住率random/5設計変数/Rastrigin関数）

  18. 結論 個体数が少ない場合 移住率固定の分散GAでは．．． • 最適な移住率・移住間隔の設定が必要 移住率をランダム化した分散GAでは．．． • 移住率の設定を必要とせず，良好な最適解を出す • 2種類の非線形問題に対して同様の結果を得る • 移住ごとに島ごとの計算回数が異なり，同期による速度遅延が生じる 移住率のランダム化は有効な手法である　　　 非同期移住型並列分散GA

  19. 補足資料 移住率0.1 移住率0.2 sub population size = 40 移住率0.3 移住率0.4 0 移住率0.5 移住率Random -0.5 -1 Fitness -1.5 -2 -2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Migration interval DGA・DGA/rmrにおける移住率・移住間隔と適合度

  20. Migration rate = 0.4 0.1 -0.1 -0.3 -0.5 Fitness -0.7 -0.9 population size = 400 -1.1 population size = 640 -1.3 population size = 800 -1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 20 Migration interval 個体数が解に与える影響DGAでの個体数・移住間隔と適合度

  21. 0 sub population size = 40 -0.5 -1 Fitness -1.5 Migration rate = 0.1 Migration rate = 0.5 -2 Migration rate = Random -2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Migration interval DGA・DGA/rmrにおける移住率・移住間隔と適合度

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