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J-GLOBAL ID：201702213058065451   整理番号：17A1772512

分子設計のための自己適応多目的進化的アルゴリズム【Powered by NICT】

Self-Adaptive Multi-objective Evolutionary Algorithm for Molecular Design

著者 (2件)： Kannas Christos C. ,  Pattichis Constantinos S.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBMS  ページ： 162-166  発行年： 2017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： 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】

シソーラス用語： 制御方式 ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  染色体 ,  *分子設計
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  パラメータ選択 ,  分子グラフ ,  グラフアルゴリズム ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  *進化的アルゴリズム ,  *多目的進化的アルゴリズム ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分子設計 ,  自己適応 ,  多目的進化的アルゴリズム