文献

J-GLOBAL ID：201702245219847231   整理番号：17A1253775

二重集合参照ベクトルを用いた分解に基づく進化的アルゴリズム【Powered by NICT】

Decomposition Based Evolutionary Algorithm with a Dual Set of reference vectors

著者 (4件)： Bhattacharjee Kalyan Shankar (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Australia) ,  Singh Hemant Kumar (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Australia) ,  Ray Tapabrata (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Australia) ,  Zhang Qingfu (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CEC  ページ： 105-112  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： 分解に基づくアプローチは多数目的最適化問題(MaOPs)を解くためにますます使用されている。このようなアプローチでは,MaOPはいくつかの単一目的部分問題に分解し,予め定義された,均一に分布した参照ベクトルの集合により誘導された同時に解いた。参照ベクトルは一様にサンプリングされた点集合を接合する理想的な点によって構成される。理想点に由来するこのような参照ベクトルの使用は,これまでDTLZsとWFGsのような一般的なベンチマーク上で合理的に行ってきた,それらのパレートフロントの形状はこれらの参照ベクトルを用いて地図化できるからである。しかし,アプローチは凸/凹形又はParetoフロントの形状はそのような集合参照ベクトル(例えばマイナスシリーズDTLZとWFGのテスト問題)に必ずしも最適ではないがパレートフロントをもつ問題に対する集合井戸分布の解を産み出さない。天底点に由来する参照ベクトルの概念は過去の文献で示唆されてきたが,それらはほとんど分解ベースアルゴリズムで使用されている。このような参照ベクトルは,理想的な点に由来するものとは本質的に相補的である。それ故,本論文では,これらの二組の参照ベクトルの両方を利用しようとするものとエネルギー計量に基づく各世代で最も適切なセットを選択する分解に基づくアプローチを導入した。手法の性能を示し,最近の多くのアルゴリズムと比較して客観的である。結果は,パレートフロントの性質が事前に分かっていない場合は,特にこのようなアプローチの利点を強調した。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： *アルゴリズム ,  凸形 ,  *ベクトル ,  凹形 ,  ベンチマーク ,  最適化問題
準シソーラス用語： パレートフロント ,  点集合 ,  部分問題 ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 集合 ,  参照 ,  ベクトル ,  分解 ,  進化的アルゴリズム