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J-GLOBAL ID：200902298566223075   整理番号：08A0224932

適応度推定を用いた実験ベース進化的多目的最適化の加速

Acceleration of Experiment-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization Using Fitness Estimation

著者 (2件)： 梶洋隆 (ヤマハ発動機) ,  喜多一 (京大)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 128  号： 3  ページ： 388-398  発行年： 2008年03月01日 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 実機をシミュレーションの一部に組み込んだ実験ベースのHILS(Hardware In the Loop Simulation)環境に多目的進化アルゴリズムをそのまま適用する実験ベース進化的多目的最適化(EBEMO)の実用化には,評価時間の削減が最重要課題の一つである。本文では,EBEMOのための評価回数低減手法について検討する。更に,HILS環境のような不確実性のある問題に適用するため,観測ノイズに対してロバストな近似モデリング手法(局所重み付き回帰)を使用できる汎用的評価回数低減アルゴリズムを提案する。また,2目的および3目的最適化問題を用いた数値実験によりこの手法の基本的性能を検討し,この手法がEBEMOの探索速度を大幅に改善させることを示す。

シソーラス用語： 最適化 ,  *多目的計画法 ,  *不確実性 ,  *進化的プログラミング ,  適応性 ,  回帰分析 ,  最適化問題 ,  実験 ,  数値計算
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  進化的アルゴリズム ,  数値実験

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

引用文献 (26件)：

• (1) C. Atkeson, A. Moore, and S. Schaal: “Locally Weighted Learning”, Artificial Intelligence Review, Vol. 11, pp. 11-73 (1997)
• (2) J. Branke and C. Schmidt: “Faster Convergence by means of fitness Estimation”, Soft Computing, Vol. 9-1, pp. 13-20 (2005)
• (3) J. Branke, C. Schmidt, and H. Schmeck: “Efficient Fitness Estimation in Noisy Environments”, Proc. of GECCO 2001, pp. 243-250 (2001)
• (4) K. Deb: <i>Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms</i>, John Wiley & Sons (2001)
• (5) K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, and T. Meyarivan: “A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II”, IEEE Trans. on Evol. Comput., Vol. 6-2, pp. 182-197 (2002)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応度 ,  推定 ,  実験 ,  進化的多目的最適化 ,  加速