抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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自己適応は最適化における進化的アルゴリズムの戦略パラメータを自動的に制御する効率的な方法である。戦略パラメータの空間における陰的進化的探索に基づいており,様々な戦略パラメータのオンラインパラメータ制御法としてうまく働くことが証明され,局所から大域に至るものとした。提案した自己適応多目的進化的アルゴリズムは二レベルアルゴリズムである。提案した解はde novo分子設計の問題に適用した。外レベルは自己適応技術の原因であり,多目的遺伝的アルゴリズムに基づいたアルゴリズムである。内部レベルはエリート多目的進化的グラフアルゴリズムに基づいている。外部および内部アルゴリズムは以前提案した多目的進化的グラフアルゴリズム枠組みの変化である。外多目的遺伝的アルゴリズムは,要素の染色体上に作動し,一方内部エリート多目的進化的グラフアルゴリズムは分子グラフ染色体上で動作する。一般に,提案した解(i)大きな空間を探索し,(ii)反復あたりはるかに解を生成する,(iii)与えられた問題のためのパラメータ選択の異なるセットを評価し,(iv)与えられた問題に対して使用すべきであることを最適パラメータセットを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】