著者

佐藤 仁樹 佐藤 雅子

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.113, no.271, pp.47-52, 2013-10-21

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高次元非線形最適化問題に対する複数のスパースな近似解を,遺伝的アルゴリズムを用いて導出した.まず,状態変数の番号を遺伝子とした染色体を定義する.次に,高次元非線形最適化問題を染色体で与えられた状態変数のみを変数とする問題に縮小する.縮小された非線形最適化問題の評価関数を染色体の適応度として遺伝的アルゴリズムにより染色体を改良し,縮小された非線形最適化問題を解くことにより,高次元非線形最適化問題に対するスパースな近似解を導出する.この解法を食材及び食材配合量の最適化問題に適用し,食材及び食材配合量を栄養素バランスの目標値に対して最適化した.