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J-GLOBAL ID：201702221154621999   整理番号：17A0755784

動的進化的多目的最適化のためのベンチマークテストスイート【Powered by NICT】

A Benchmark Test Suite for Dynamic Evolutionary Multiobjective Optimization

著者 (3件)： Gee Sen Bong (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Tan Kay Chen (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Abbass Hussein A. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Campbell, ACT, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 2  ページ： 461-472  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 進化的計算コミュニティにおける動的多目的最適化研究の成長傾向はアルゴリズムの最適化性能を評価するために挑戦的で概念的に簡単なベンチマークテストスイートの必要性を増加させた。本論文では,動的多目的進化的アルゴリズム(MOEA)の多様性維持と追跡能力を評価するために明確に定義された特性を持つ数成分の機能を含む新しい動的多目的ベンチマークテストスイートを提案した。時変適応度ランドスケープ様式,トレードオフ連結性,およびトレードオフ縮退は,これらの特性は,現在のベンチマークテスト例では殆ど存在しないと考えられている。問題比較研究は,ある適応度ランドスケープ特性に与えられたアルゴリズムの感度を解析するために提示した。提案したベンチマークテストスイートの使用を実証するために,三つの進化的多目的アルゴリズム,すなわち非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム,分解に基づくMOEA,と最近提案されたKalmanフィルタ予測手法,を解析し,比較した。に加えて,二問題固有性能計量は,収束と多様性性能を評価するために設計された。提案したテストスイートと性能測定基準を適用することにより,これらのアルゴリズムの微視的性能詳細アルゴリズム設計者への見識に富んだガイダンスを提供するために明らかにした。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： 予測技法 ,  ソーティング ,  アルゴリズム ,  連結性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  コミュニティ ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： アルゴリズム設計 ,  *テストスイート ,  *ベンチマークテスト ,  適応度 ,  多目的進化的アルゴリズム ,  *多目的最適化 ,  *進化的多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化的多目的最適化 ,  ベンチマーク ,  テストスイート