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【24h】

突然変異率を考慮した探索領域無設定型高速遺伝的アルゴリズムの開発（並列コンピュータの場合）

机译：考虑突变率的搜索区域非设定型高速遗传算法的开发（在并行计算机的情况下）

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遺伝的アルゴリズム（GA）は、各種最適化問題に適用し多くの成果を得ている。しかしながら、第一に、初期生物集団を発生するためには各遺伝子の探索領域を経験で与え、求められた適応度が十分でない場合、探索領域を変更するという試行錯誤を行っており、遺伝子数が増加するにつれ良好な解を求めることが困難となっている。第二に遺伝子の数が増加するにつれて、良好な適応度を求めるために適応度の評価の回数が増加して、計算時間が増加する。本研究では、これらの問題を解決するために、並列コンピュータを用い突然変異率を考慮した探索領域無設定型遺伝的アルゴリズムを提案する。すなわち、本研究では、第一の問題を解決するために、制御に関する調整パラメータが一般に1000から0.001に存在することに注目する。そして、この探索領域を片対数グラフの横軸に見なし、各位を求めたい精度で等分割することを提示する。第二の問題に対しては突然変異率を世代と共に100［％］から減少させ、試行錯誤回数もほとhど無く、並列計算を導入することによって短時間で良好な適応度を得られる可能性があることを明らかにする。本手法の有効性を立証するために、3機7母線電力系統モデルの直列補償法による多入力電力安定化制御装置の調整パラメータを求める際、適応度の計算をMPIにて並列化を行い実施する。
机译：遗传算法（GA）适用于各种优化问题并具有许多结果。然而，首先，为了产生早期生物群体，在经验中给出每个基因的搜索区域，并且如果所需的健身不够，则执行试验和错误以改变搜索区域，以及数量基因难以在增加时寻求良好的解决方案。其次，随着基因的数量增加，适应性评估的数量增加以确定良好的健身，并且计算时间增加。在本研究中，为了解决这些问题，我们提出了一种考虑使用并行计算机的突变率的搜索区域非设定遗传算法。也就是说，在这项研究中，我们注意控制的调整参数通常存在于1000至0.001中，以便解决第一个问题。然后，该搜索区域被视为一个图形的水平轴，并且它是将等式划分为您想要获得的准确性。对于第二个问题，突变率从100 [％]减少，并且可以获得试验和误差计数的数量，并且可以通过引入并行计算在短时间内获得良好的健身。它将被揭示有一种性行为。为了展示该方法的有效性，当通过三向7总线电力系统模型的串联补偿方法获得多输入功率稳定控制装置的调整参数时，通过MPI和实现的适应性计算。做。

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