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J-GLOBAL ID：201702222003906224   整理番号：17A0856807

Paretoフロント形状に依存することを強く分解ベースの多目的アルゴリズムの性能【Powered by NICT】

Performance of Decomposition-Based Many-Objective Algorithms Strongly Depends on Pareto Front Shapes

著者 (4件)： Ishibuchi Hisao (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Setoguchi Yu (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Masuda Hiroyuki (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Nojima Yusuke (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Osaka Prefecture University, Sakai, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Evolutionary Computation  (IEEE Transactions on Evolutionary Computation)
巻： 21  号： 2  ページ： 169-190  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0968A  ISSN： 1089-778X  CODEN： ITEVF5  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： 最近,系統的に生成された重みベクトルを用いた高速多数目的進化的アルゴリズムの数は文献で提案されている。これらアルゴリズムは,しばしば,驚くべきことに広く使用されているDTLZとWFGテスト問題に良好な性能を示した。これらアルゴリズムの性能を改善する続けてきた。本論文の目的は,このような性能改善競争が頻繁に使用される多数目的試験問題のための先進アルゴリズムのoverspecializationにつながる可能性があるという著者らの関心を示すことである。本論文では,まずDTLZとWFGテスト問題を説明した。次に,を系統的に発生した重みベクトルを用いて特徴づけ多数目的進化アルゴリズムを説明した。分解(MOEA/D),非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムIII(NSGA III),MOEA/支配と分解(MOEA/DD),およびθ-支配に基づく進化的アルゴリズム(θ DEA)に基づくテスト問題の特徴と多目的進化的アルゴリズムのような重量ベクトルベースアルゴリズムの探索機構の関係を検討した。計算実験を通して,筆者らはDTLZとWFGの問題の定式化のわずかな変化は,これらのアルゴリズムの性能を低下させることを示した。性能低下の理由を説明した後,著者らは,より一般的なテスト問題,より柔軟なアルゴリズムの必要性を論じた。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： 高速度 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  定式化 ,  ベクトル ,  ソーティング
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  多目的進化的アルゴリズム ,  試験問題 ,  進化的アルゴリズム ,  *パレートフロント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： フロント ,  分解 ,  アルゴリズム