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第68回月例発表会
自作SGAにおける
突然変異率の検討
発表者：梶原広輝
遺伝的アルゴリズムとは
遺伝的アルゴリズム(GA：Genetic
Algorithm)
・生物の進化の過程を模倣した最適化アルゴリズム
・世代ごとに進化していく
特徴
・1点探索ではなく多点探索
・決定論的規則ではなく，確率的オペレータを用い
る探索
GAのアルゴリズム
進化プロセス
・選択‥次世代に生き残る個体を選ぶ
・交叉‥染色体の一部を組み替えて新たな個体を生成する
・突然変異‥染色体の一部をある確率で変化させる
突然変異
突然変異
・染色体の一部をある確率（突然変異率）で変化させる
0 0
1 0 1 1
0 0
新たな個体を生成
0 1 0 0
1 0 0
個体群が局所解に陥りにくくなる
突然変異率
・遺伝子ごとに突然変異が起こる確率
・突然変異率が高い
良好な遺伝子が破壊
・突然変異率が低い
遺伝的停滞
実験内容
突然変異率を変化させ解探索履歴を解析
突然変異率：0.0，0.001，0.01，0.05，0.1
対象問題
関数名
形状
Rastrigin
設計変数間の
依存関係
なし
多峰性
Rosenbrock
あり
単峰性
パラメータ
パラメータ
総個体数
エリート個体数
設計変数
染色体長
選択手法
トーナメントサイズ
交叉点
交叉率
試行回数
最大世代数
値
400
5
10
100
トーナメント選択
4
1
1.0
100
500
Rastrigin関数(解探索履歴)
局所解に陥った
遺伝子の破壊
Rosenbrock関数(解探索履歴)
早熟収束
遺伝子の破壊
まとめ
Rastrigin関数とRosenbrock関数においては突然
変異率が解探索に影響を与える
突然変異率が低すぎる
多峰性の関数では局所解へ
単峰性の関数では早熟収束へ
突然変異率が高すぎる
良好な遺伝子を破壊
最適な突然変異率を求める必要がある
おわり
ありがとうございました
実験結果（Rastrigin関数)
実験結果（Rosenbrock関数)
Rastrigin関数(分散)
Rosenbrock関数(分散)

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