Process / pipelineSimulation / optimization
ロバスト遺伝的アルゴリズム — 不確実性下での進化的最適化
ロバスト遺伝的アルゴリズム（RGA）は、標準的な遺伝的アルゴリズムを拡張し、名目上の設計点だけでなく、意思決定変数、パラメータ、または適合度評価における不確実性にさらされた場合でも良好に機能する解を見つけます。明示的なロバスト性尺度を選択圧力に組み込むことで、RGAは最適性と摂動に対する感度とのバランスを取り、現実世界の変動下での工学設計、スケジューリング、および政策最適化に適しています。
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出典
- Jin, Y., Branke, J. (2005). Evolutionary optimization in uncertain environments — a survey. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 9(3), 303–317. DOI: 10.1109/TEVC.2005.846356 ↗
- Beyer, H.-G., Sendhoff, B. (2007). Robust optimization — A comprehensive survey. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 196(33–34), 3190–3218. DOI: 10.1016/j.cma.2007.03.003 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization under Uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/robust-genetic-algorithm
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