- 著者
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堀 伸哉
棟朝 雅晴
赤間 清
- 雑誌
- 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
- 巻号頁・発行日
- vol.2011, no.16, pp.1-6, 2011-09-08
BOA (Bayesian Optimization Algorithm) はベイジアンネットワークと条件付確率を用いて問題の構造を詳細に表現することで、広範囲の問題を解くことのできる最適化アルゴリズムである。BOA はその特性から広範囲の問題を解くことができるが、環境が動的に変化するような問題に対しては、ベイジアンネットワークが一方の環境に対して収束し、結果として動的環境に対応できないという問題点がある。本論文は BOA に混合ベイジアンネットワークの概念を導入した BOA with Mixture Distribution (BOA-MD) に新しい追加要素を導入することでそのような問題の解決を目指す。そして、その効果を考察することによって BOA の問題解決領域を広げることを目的とする。Bayesian Optimization Algorithm (BOA) can solve wide-spectrum of optimization problems by modeling their probabilistic models with conditional probabilities based on Bayesian networks. BOA succeeds in solving a variety of difficult optimization problems, however, it has not been applied successfully to dynamic environment because it tend to converge at one specific network and cannot adapt to change of probabilistic distributions. In this paper, we propose a BOA that introduces mixture distributions and inheritance of probability distribution of previous generation to adapt to dynamic environment, and discuss effect of this introduction. Through these, this work motivates to broaden the optimization problem domain.