文献

J-GLOBAL ID：201602241268127520   整理番号：16A1282513

分布アルゴリズムのmulitiobjective推定のための潜在的空間におけるサンプリング【Powered by NICT】

Sampling in latent space for a mulitiobjective estimation of distribution algorithm

著者 (3件)： Dong Bing (Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing, Department of Computer Science and Technology, East China Normal University, 500 Dongchuan Road, Shanghai, China) ,  Zhou Aimin (Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing, Department of Computer Science and Technology, East China Normal University, 500 Dongchuan Road, Shanghai, China) ,  Zhang Guixu (Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing, Department of Computer Science and Technology, East China Normal University, 500 Dongchuan Road, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CEC  ページ： 3027-3034  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： 分布アルゴリズム(RM MEDA)の規則性モデルベース多目的推定は連続多目的最適化問題のための提案されている。集団を近似するために有望な解決策を生成することは,RM-MEDAに重要である。RM-MEDAの生殖では,全パレート集合をカバーするために拡張した潜在空間におけるサンプル点にラテン方格法戦略を採用した。しかし,拡張スケールの設定はある程度問題依存である。この問題を回避するために,RM-MEDAのための微分進化ベースサンプリング(DES)方式を提案した。DESは有望な候補子孫解を生成するために潜在空間の中の親溶液の予測を変異させる。経験的実験結果は,ラテン方格設計に比べてDES方式の重要な利点を示した。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： 多目的計画法 ,  *アルゴリズム ,  規則度
準シソーラス用語： 微分進化 ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分布 ,  アルゴリズム ,  推定 ,  サンプリング