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J-GLOBAL ID：201702214843229797   整理番号：17A0279004

多目的最適化のためのMOEA/Dにおける局在PBI法の効果について【Powered by NICT】

On the effect of localized PBI method in MOEA/D for multi-objective optimization

著者 (5件)： Wang Rui (College of Information Systems and Management, National University of Defense Technology, China) ,  Ishibuchi Hisao (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Osaka Prefecture University, Japan) ,  Yan Zhang (College of Information Systems and Management, National University of Defense Technology, China) ,  Xiaokun Zheng (College of Information Systems and Management, National University of Defense Technology, China) ,  Zhang Tao (College of Information Systems and Management, National University of Defense Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-8  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： 例えば,交配制限,局所探索,局所化のアイデアは,進化的多目的アルゴリズムの設計でしばしば使われると,多くの研究に有効で実証した。を精分解ベースアルゴリズム,すなわち,MOEA/Dで使用されている局所ペナルティ境界交差(PBI)法を提案した。局在PBI(LPBI)法は,事前に定義されたハイパーコーンで動作し,すなわち,溶液は生存のための同じハイパーコーン中のその隣接と競合する。ハイパーコーンの大きさは探索に先立って自動的に決定される。実験結果は,i)LPBI法は小さなペナルティ値に対して,特に,ペナルティパラメータ値の広い範囲のためのMOEA/D PBIの性能を改善することを示す;ii)多くのテスト問題に対して,小さなペナルティ値とMOEA/D LPBIが最良の性能を提供する;iii)LPBIはペナルティパラメータ値にPBI法よりも感受性が低い傾向にあった。Copyright 2017 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： *近傍探索法 ,  感受性 ,  交配
準シソーラス用語： *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (1件)： 多目的最適化