\documentclass[a4paper,11pt,showkeys]{jreport} \usepackage{graduatethesis} %\usepackage{showkeys}%推敲用 \pagestyle{plain} \begin{document} %---------------------------------------------------------------------- %目次です. %ここではギリシャ数字でページ番号を書きます. %目次が終わると改ページを行い,以降をアラビア数字で振り直します. %特に何かを追加する必要はありません. %---------------------------------------------------------------------- \pagenumbering{roman} \tableofcontents \newpage \pagenumbering{arabic} %---------------------------------------------------------------------- %本文 %---------------------------------------------------------------------- \chapter{序 論} 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms : GA)は生物の進化を模倣した確率的な最適化アルゴリズムである.GAの並列化に関する研究は この手法は,従来の最適化手法では解くことが困難であった複雑な連続および離散的問題に適用できるうえ,実装も比較的容易であるという長所がある.しかしながら,GAは膨大な反復計算を必要とするため,計算コストが高い.このため,個体の適合度の評価に時間がかかる場合には,並列処理は不可欠となる. GAにおける個体の適合度評価は,本質的に並列処理が可能であるが,交叉や選択といった大域的な制御や逐次的な計算が存在し,同期制御による計算待ちや高コストのプロセッサ間通信が要求され,単一母集団のGAをそのまま並列化しただけでは高い台数効果を得ることはできない. \begin{enumerate}[(a)] \item 個体の適合度評価のみを並列化する細粒度モデル \item 母集団を分割する粗粒度モデル \end{enumerate} の2つに大別される\cite{paz98}. \chapter{遺伝的アルゴリズム} \section{GAの基本概念} GAでは,個体の集まりを母集団(population)とよび,ある世代を形成している個体群のうち環境への適合度(fitness)の高い個体ほど高い確率で生き残るように選択(selection)される.さらに,個体間の交叉(crossover)や突然変異(mutation)によって,次の世代が形成される.このような世代の更新が繰り返されることによって,よりよい個体(最適解に近い個体)が増えていき,やがて最適解が得られるというのがGAの基本的な概念である. \chapter{図の張り付け} \section{並列分散GAにおける多様性の維持} GAでは,個体の多様性を維持することが極めて重要である.並列分散GAでは,母集団を複数のサブ母集団に分割し,各サブ母集団ごとに独立に遺伝的操作を行い,一定期間ごとに異なるサブ母集団間で移住と呼ばれる個体の交換を行う.結果として,すべての個体がひとつの母集団を形成するよりも多様性は大きくなり,より効率的な探索を進めることが可能である.並列分散GAと移住の概念を図\fgref{subpopulation}に示す. \begin{figure}[htbp] \begin{center} \includegraphics[width=8cm,keepaspectratio]{img/sample.eps} \fgcaption{サンプル画像} \label{subpopulation} \end{center} \end{figure} \section{図に副題をつける} subfigureスタイルをインクルードすると,tabular環境と併用することで,figure環境中に複数の図形を挿入できる. %------------------------------------------------------------------------ % subfigure styleの例 %------------------------------------------------------------------------ \begin{figure}[htbp] \begin{center} \begin{tabular}{c} \subfigure[Rastrigin]{ \includegraphics[width=3cm,keepaspectratio]{img/sample.eps} } \subfigure[Schwefel]{ \includegraphics[width=3cm,keepaspectratio]{img/sample.eps} }\\ %\\で改行させている \subfigure[Griewank]{ \includegraphics[width=3cm,keepaspectratio]{img/sample.eps} } \end{tabular} \caption{subfigure スタイルの利用例} \label{subfigure} \end{center} \end{figure} \chapter{結 論} 並列分散GAを用いることで,GAの計算負荷を分散し計算コストの問題を解消することができる.しかし,並列分散GAにおいても,遺伝的オペレータのチューニングは必要であり,適切なチューニングを行わなければ,最適解を得ることはできない. \chapter*{謝 辞} 本研究を遂行するにあたり・・・ \bibliographystyle{junsrt} \bibliography{bibsample} %\end{multicols} \end{document}