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J-GLOBAL ID：201602274291167720   整理番号：16A1282599

拘束された罰則ベース境界交差を用いた並列評価戦略を用いた進化的アルゴリズム【Powered by NICT】

Evolutionary algorithm with parallel evaluation strategy using constrained penalty-based boundary intersection

著者 (2件)： Shimoyama Koji (Institute of Fluid Science, Tohoku University, Sendai 980-8577, Japan) ,  Kato Taiga (Institute of Fluid Science, Tohoku University, Sendai 980-8577, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CEC  ページ： 3702-3709  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実世界最適化問題の大部分は制約付き多目的最適化問題(CMOPs)に対応している。多目的進化的アルゴリズム(MOEA)であるCMOPsにおける多様なPareto最適解を見出すために有用であり,様々な工学分野で適用されてきた。MOEAsの適用範囲をさらに拡大するために,並列評価戦略(EAPES)で改良した進化的アルゴリズムを提案した。EAPESでは,実現可能な解および実現不可能な解は,種々の集団に蓄積された別々に,実行可能解のみならず有用な実現不可能な解が次世代の個体群を再現する親として使用されている異常な方法で評価した実行不可能な解。実行不可能解を目的関数値と総制約違反値によって決定されたスカラー化関数に基づいてランク付けした。NSGA-IIおよび以前のEAPESと比較してPareto最適解を探索するために提案したEAPESの性能を調べた。調整パラメータを持つ提案したEAPESである真のParetoフロントに良好な多様性,広がり,と収束とPareto最適解を探索するために最も可能である。提案EAPESは真のParetoフロントから離れて存在することを実行不可能解に悪いランクを割り当て,そのような解を蓄積しなかった。提案EAPESは目的関数と全制約違反の間の適切なバランスの実現不可能な解を評価することにより,以前のEAPESよりも高い探索能力を示した。添加では,結果は,提案したEAPESをより困難CMOPs,より目的関数および/またはより制約を持つでも高い解探索性能を示す可能性があることを示唆した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スカラー ,  制約条件 ,  等級づけ ,  多目的計画法 ,  個体群 ,  *目的関数 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 解探索 ,  NSGA-II ,  適用範囲 ,  Pareto最適解 ,  多目的進化的アルゴリズム ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 拘束 ,  罰則 ,  境界 ,  交差 ,  評価 ,  戦略 ,  進化的アルゴリズム