抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多目的最適化問題ではすべての目的関数を同時に最適化する解が必ずしも存在せず,そのためパレート最適解を求め,意思決定者はその中から自分の選好にあう解を選ぶことになる。したがって,多目的最適化では意思決定解の候補になるパレート最適解を見つけることと,その中から最終的な一つの解を選び出すことが,本質かつ重要な目的となる。これに対し,最近ではメタヒューリステイックによる多目的最適化に関する研究が,盛んに行われている。この方法は,多点探索という特徴をもち,一度の探索で複数個のパレート最適解を見つけることができるので,パレート最適解の生成(とくに目的関数の数が2,3個の場合)に有用であることはすでに検証されている.しかし,探索過程において目的空間上でのパレート最適解をなるべく広く分布させること(解の多様性)と,真のパレートフロンティアになるべく早く近づかせること(収束性)が重要な課題になる。本論文では,Particle Swarm Optimization(PSO)を多目的最適化問題へ適用する際に生じる二つの問題点である解の多様性維持と収束性をよくするために,一般化包絡分析法を用いた多目的PSOアルゴリズムを提案した。そして,一般化包絡分析法を用いることでPSOにおけるパラメータの設定が容易になることを,いくつかの数値例を通じて検討し,本提案手法の有用性を示した。
