分散遺伝的アルゴリズム(DGA )は遺伝的アルゴリズム(GA )の並列モデルの1 つであり,通常のGA と比較して,高い探索能力を有する.しかしながら,DGA にはユーザが設定すべきパラメータが多数存在し,このパラメータ設定がDGA の利用の際に大きな問題となる.そこで,本研究ではこれらのパラメータの最適な設定を実験計画法を用いて予測を行う.本研究で予測を行ったパラメータは,各分割母集団内の探索に関係する8 種類のパラメータと移住に関係する5 種類のパラメータである.本研究ではまず,これら13 種類のDGA のパラメータの傾向を把握するために,4 種類の数学的テスト関数について実験を行っている.その結果,9 種類のパラメータはこれら4 種類の対象問題すべてにおいて似た傾向を示した.残る4 種類のパラメータに関して実験計画法を用いることにより,少ない実験回数で良質なパラメータ設定を得ることが可能となった.Distributed Genetic Algorithm (DGA)is one of parallel models of Genetic Algorithms GAs) and has a high searching ability compared with the conventional GAs.In DGAs,there are many parameters that users should set and these parameters a ect the derived solutions and the calculation cost.In this study,we presume the best parameters of DGA by using design experiment method.For the preliminary experiment,we studied 13 types of parameters of DGAs by applying 4 numerical test functions.The parameters are classi ed into two groups; the parameters that are used in sub populations and the parameters that are concerned with the migration.From the numerical examples,the best values of nine parameters were derived.Therefore,users can determine the rest values of four parameters by design experiment method.Through the further numerical experiments,it is found that good parameter settings can be presumed with not so many experiments by using design of experiments.