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J-GLOBAL ID：201702243502857365   整理番号：17A0369087

環境と歴史情報に基づく改良型多目的進化的アルゴリズム【Powered by NICT】

An improved multi-objective evolutionary algorithm based on environmental and history information

著者 (10件)： Hu Ziyu (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Hu Ziyu (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Yang Jingming (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Yang Jingming (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Sun Hao (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Sun Hao (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Wei Lixin (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Wei Lixin (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Zhao Zhiwei (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, 066004, PR China) ,  Zhao Zhiwei (Department of Computer Science and Technology, Tangshan College, Tangshan, Hebei, 063000, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 222  ページ： 170-182  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近接と多様性は多目的最適化問題における二つの基本的な問題である。しかし,それらを同時に最適化することは困難である,複雑なParetoフロントとパレート集合の問題に取り組む。多目的最適化進化的アルゴリズムの良好な性能のために,環境情報と歴史情報はより良い子孫を生成した。産地と参照フロントの概念は多様性を改善するために導入した。進化演算子の適応機構は,進化プロセスにおける各段階における探索問題を解決するために提案する。これら改善に基づき,環境と歴史情報(MOEA EHI)に基づく改良された多目的進化的アルゴリズムを提示した。著者らの提案した方法の性能に基づく逆発生距離(IGD)検証し,数制約のないベンチマーク問題の三種類の最先端レベルアルゴリズムと比較した。実証的な結果は,複雑なベンチマーク上で提案手法の優越性を完全に示す。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  探索問題 ,  多目的計画法 ,  制約条件 ,  *最適化
準シソーラス用語： 環境情報 ,  *進化的アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  パレートセット ,  *多目的進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 進化的計算 ,  多目的最適化 ,  開発と探査 ,  進化的アルゴリズム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 環境 ,  歴史情報 ,  多目的進化的アルゴリズム