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J-GLOBAL ID：201702227097317029   整理番号：17A1282866

本論文では,MOEA/Dにおける近傍更新の新しい戦略を提案した。【JST・京大機械翻訳】

New Research of Updating Neighborhood Strategy in MOEA/D

著者 (4件)： Zhou Huan (浙江工業大学浙江省通信网技術応用研究重点実験室,杭州310023;浙江工業大学信息智能与决策優化研究所,杭州310023) ,  Wang Liping (浙江工業大学信息智能与决策優化研究所,杭州,310023) ,  Lin Mengman (浙江工業大学信息智能与决策優化研究所,杭州,310023) ,  Jiang Bo (浙江工業大学現代教育技術研究所,杭州,310023)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 4  ページ： 852-856  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： MOEA/Dアルゴリズムは,多目的問題を単一目的問題に分解し,そして,それを,集約的方法を用いて,行った。しかし、最適化の過程において、子孫は固定された隣城内で父親を置き換え、固定近傍の不利なアルゴリズムを選択するのに適切な父代を選択することは繁殖に参与することができない。この問題を解決するために,新しい近傍更新戦略を提案した。最初に,各部分問題の解を用いて,この解とすべての重みベクトルの重み関数値を求め,それらの重合関数値を参考情報として,親解を更新した。第二に,この参照情報を用いて,サブ問題に対応する近傍構造を更新した。また,領域更新戦略MOE/DアルゴリズムのサブZDT,DTLZ1-2などの3つの系列の性能をテストし,MOEA/D,MOEA/D-GRアルゴリズムと比較した。実験結果により,MOEA/DおよびMOEA/D-GRアルゴリズムと比較して,近傍更新MOEA/D戦略と比較して,このアルゴリズムの収束性が明らかに改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重合 ,  *アルゴリズム ,  集中化 ,  ベクトル ,  最適化 ,  重み関数
準シソーラス用語： 部分問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multi-objective evolutionary ,  MOEA/D ,  global replace ,  neighborhood update

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 論文 ,  近傍 ,  更新 ,  戦略 ,  提案