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J-GLOBAL ID：201702260320634823   整理番号：17A0279032

多目的大規模最適化のための可変グルーピングに基づく突然変異演算子【Powered by NICT】

Mutation operators based on variable grouping for multi-objective large-scale optimization

著者 (4件)： Zille Heiner (Institute for Intelligent Cooperating Systems, Faculty of Computer Science, Otto von Guericke University Magdeburg, Germany) ,  Ishibuchi Hisao (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University, Sakai, 599-8531, Japan) ,  Mostaghim Sanaz (Institute for Intelligent Cooperating Systems, Faculty of Computer Science, Otto von Guericke University Magdeburg, Germany) ,  Nojima Yusuke (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University, Sakai, 599-8531, Japan)
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： 本論文では,大規模多目的最適化のための突然変異演算子内での可変グルーピングを使用の影響を研究した。はよく知られた多項式変異に基づく三つの新しい突然変異演算子を導入した。これら演算子における可変グループ化は二種類の分類機構を用いて行い,文献からの異なるグループを含む。我々の実験では,二種類の一般的なアルゴリズム(SMPSOとNSGA-II)をWFG1IXテスト問題に提案した演算子を用いた。提案突然変異演算子の性能を調べ,性能に及ぼす異なるグルーピング機構の影響が注目されている。ハイパーボリュームとIGD指標を用いて,可変グルーピングを用いた突然変異は解の収束性と多様性の観点から試験した全ての問題の結果を大幅に改善できることを示した。さらに,提案した演算子を用いたSMPSOとNSGA-IIの性能は,大規模多目的アルゴリズム(CCGDE3)と比較した。結果は,提案した演算子はCCGDE3を大幅に凌駕できることを示した。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： アルゴリズム ,  *突然変異 ,  多項式 ,  *変異
準シソーラス用語： NSGA-II ,  多目的最適化 ,  *突然変異演算子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模最適化 ,  可変 ,  グルーピング ,  突然変異演算子