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J-GLOBAL ID：201702278825187969   整理番号：17A1973430

ベクトル角近傍に基づく多目的進化的アルゴリズム【Powered by NICT】

Multiobjective evolutionary algorithm based on vector angle neighborhood

著者 (2件)： Denysiuk Roman (IPC - Institute for Polymer and Composites, University of Minho, Campus de Azurem, 4800-058 Guimaraes, Portugal) ,  Gaspar-Cunha Antonio (IPC - Institute for Polymer and Composites, University of Minho, Campus de Azurem, 4800-058 Guimaraes, Portugal)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 37  ページ： 45-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 選択は進化の背景にある主要な駆動力であると多目的進化的アルゴリズムの重要な特徴である。選択は与えられた環境に最も適合した個体の生存と繁殖を促進することを目的としている。多目的の存在下では,この演算子が直面する主要な課題は,個体群収束と多様性,ある程度矛盾を説明する必要性に由来している。本論文では,進化的多目的最適化のための新しい選択方式を提案した。その顕著な特徴は,個体群多様性,目的ベクトル間の角度を推定するための類似性尺度である。角が小さいほど,より類似個体。最悪個々が同定された類似性の概念は,近隣と最も混雑した領域を決定するによる置換を定義することにより,交配中に利用した。後者はパレート最適フロントに向けて集団を誘導する主要な役割を果たしていることを収束測度に基づいて行った。探索前重みベクトルを特定のユーザの負担を低減しながら,提案したアルゴリズムは,個体群間の多様性を促進する分解ベースの手法の長所を利用することを意図している。提案されたアプローチは,異なる特性を持つ問題に対する最新のアルゴリズムと計算実験により検証した。得られた結果は,提案したアプローチの非常に競争力のある性能を示した。多様性維持においてかなりの困難をもたらす問題,多目的問題を含むを扱う場合に重要な利点を明らかにした。提案した類似性と収束対策の妥当性を示した。アプローチの妥当性は,工学的問題で実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  類似性 ,  *ベクトル ,  駆動力 ,  交配 ,  測度 ,  個体群
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  Pareto最適 ,  進化的多目的最適化 ,  *多目的進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 多目的最適化 ,  進化的アルゴリズム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ベクトル ,  近傍 ,  多目的進化的アルゴリズム