パラメータ

始めにニューラルネットの設定から行う。 外部入力を用いないため、式 3.1の$k_e$は0とした。 入力層のノード数を1、中間層のノード数を2、出力層のノード数を1とした。 動作式である式 3.1の$w_{ij}$, $\theta_i$の初期値はランダム関数によって設定した。

次に遺伝的アルゴリズムの設定を行う。

遺伝的アルゴリズムには、遺伝子情報を0と1で表し、交叉には二点交叉と一様交叉を用いて、ルーレット選択とエリート保存選択を組み合わせたものを用いた。 具体的には、

1.初期集団を生成

2.目的関数によって評価値を設定

3-1.ルーレット選択によって、親となる遺伝子を選択

3-2.エリート保存選択によって、一番評価値の良い親を１個体選択

4.選択された親から、二点交叉・一様交叉を行い、子孫を生成

5.各ビット毎に一定の確率でビット列を反転(突然変異)

6.設定した世代数となるまで、2〜5を繰り返す

というものである。また、交叉確率を0.15,突然変異確率を0.01とし、 一世代あたりの子孫数を41とし、全世代数を100とした。

カオスニューロンの定数$\alpha$の値は0〜20の範囲を10bitで割り当て、 $k_f,k_r$とバックプロパゲーションの定数$\eta$, $\alpha$は0〜1の範囲を5bitで割り当てた。 以降の実験で明記されていない場合は、これらの設定が適応されるものとする。