ロバスト解探索型遺伝的アルゴリズムのデモを行います
遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）は，各種の探索問題や最適化問題においてその有効性が明らかにされてきた．また，多峰性問題やだまし問題をはじめ各種のＧＡ困難な問題を解くことやＧＡの性能を向上を図るため ，多くの理論的，実験的研究が行われている．これらの研究では，主としてグローバル最適解を求めることにその重点がおかれている．
一方，ローカル最適解も含めて複数の解を求めることに重点をおく研究も行われている．これらのアプローチは，最適解を含む複数の解候補を検出しなければならない問題領域にＧＡの適用を拡張しているという点で注目される．
ある探索手法によって得られた解の評価値がパラメータ変動の影響を受けやすい場合，その解を採用することが好ましくない場合がある．例えば，機械設計では，評価の高い設計をしても，それが実現不可能なほどの精度を要求するとすれば無意味となる．また制御問題にしても操作量は当然誤差を含むので，この誤差に対して敏感な応答特性を持つ領域での操作値の設定は適当でない．このように多くの実際の最適化問題では，パラメータ変動に対して評価値の変動が少ない安定した解を求めることが重要となる場合が多い．以下では，このようなパラメータ変動に対して評価値の変動が少ない安定した解のことを「ロバスト解」と呼ぶことにする．ここでは，ロバスト解を探索しなければならない問題領域にＧＡの適用を拡張することを狙いとする「ロバスト解探索型遺伝的アルゴリズム」（以下，GA/RS3: Genetic Algoritm with a Robust Solution Searching Scheme）の研究を行っている．本デモでは，
JAVAを用いた簡単なデモを行う．詳しくは論文リストからpsもしくはpdfファイルをダウンロードしていただきたい．
実行方法
以下のSTARTボタンを押すと開始します．関数として３個設定してあるので，プルダウンメニューから選択してください．ＧＡモデルとして，シンプルＧＡとGA/RS3をプルダウンメニューから選択してください．コントロールプルダウンメニューのstartで，スタートします．モデルや関数を変更する場合は
コントロールプルダウンメニューのstopで，一度スレッドを停止した後，再度startして下さい．
