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J-GLOBAL ID：201702244661273328   整理番号：17A1281119

相関分析に基づく多目的最適化Pareto最適性予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Pareto Dominance Based on Correlation Analysis

著者 (5件)： Li Wenbin (中南大学信息科学与工程学院,湖南長沙410083;湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南岳陽414006) ,  He Jianjun (中南大学信息科学与工程学院,湖南長沙,410083) ,  Guo Guanqi (湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南岳陽,414006) ,  Feng Caiying (湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南岳陽,414006) ,  Pan Li (湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南岳陽,414006)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 2  ページ： 459-467  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 高価な多目的進化アルゴリズムにおいて、目標ベクトルの評価に要する計算時間や実験コストは高く、大量の高価な評価は必然的にコストの災害を招く。本論文では、多目的最適化Paretoの優劣性により、各目標成分の順序関係という重要な性質に基づき、順序フィッティング法を提案し、Paretoの優劣性予測を行った。サンプルデータの決定空間と目標の空間順序の関連性を分析した上で、線形相関の仮説条件を通じて、低コストの順序関係予測方程式を構築し、予測の順序関係を用いてParetoの優劣を確定した。次に,典型的多目的最適化問題に対するParetoの予測と比較実験を行い,結果は,提案した方法がParetoの予測精度を著しく改善することを示した。最後に,この予測法をNSGA-IIアルゴリズムに統合し,進化過程におけるモデル再構成を避けることができ,高価な目標ベクトルの評価回数を効果的に減少させることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  CPU時間 ,  多目的計画法 ,  アルゴリズム ,  比較試験 ,  *予測 ,  ベクトル
準シソーラス用語： NSGA-II ,  予測精度 ,  予測式 ,  線形相関 ,  多目的進化アルゴリズム ,  *Pareto最適 ,  *多目的最適化 ,  *相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： correlation analysis ,  rank relation prediction ,  multi-objective optimization ,  Pareto dominance

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相関分析 ,  多目的最適化 ,  Pareto最適性 ,  予測