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J-GLOBAL ID：201702243337543687   整理番号：17A1394244

多目的最適化のための改良型非優越ソートされた微分進化【Powered by NICT】

Modified non-dominated sorted differential evolution for multi-objective optimization

著者 (4件)： Li Zhao (Xixian New District Logistics Research Institute of Shaanxi International School of Trade & Commerce, Xianyang 712046, China) ,  Duo Li (Xixian New District Logistics Research Institute of Shaanxi International School of Trade & Commerce, Xianyang 712046, China) ,  Xianchi Huang (PLA Air Force the 95503 unit, Zunyi 563100, China) ,  Bingxu Zhou (PLA Air Force the 95503 unit, Zunyi 563100, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 2830-2834  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： 微分進化(DE)アルゴリズムは,連続空間上の多目的大域的最適化のための簡単で効率的な方式として知られている。計算の複雑さと多様性選別品質を低減するために,改良非優越ソートされた微分進化(MNSDE)アルゴリズムを提案した。個々の分布は進化における大きな測距とよく比例しており,非支配選別における混雑距離公式と偽非劣解を改善した。ZDT試験関数に基づく例をMNSDEによるとすべての進化のはるかに良好な探索能力を有しており,個々の分布に従って良好な多様性であることを示した。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： 品質 ,  アルゴリズム ,  距離測定 ,  *ソーティング ,  計算量
準シソーラス用語： 混雑距離 ,  大域的最適化 ,  *微分進化 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多目的最適化 ,  優越 ,  ソート ,  微分進化