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J-GLOBAL ID：201802230206152788   整理番号：18A0284362

多目的最適化のための部分集合シミュレーション【Powered by NICT】

Subset simulation for multi-objective optimization

著者 (3件)： Suo Xin-Shi (College of Aerospace Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, People’s Republic of China) ,  Yu Xiong-Qing (College of Aerospace Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, People’s Republic of China) ,  Li Hong-Shuang (College of Aerospace Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, People’s Republic of China)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 44  ページ： 425-445  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  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： 部分集合シミュレーションが構造信頼性問題のために開発された効率的Monte Carlo法であり,さらに極端な事象(最適化問題)は,稀な事象(信頼性問題)として考えることができるという考えに基づいて単一目的最適化問題を解くために修正した。サブセットシミュレーションをMarkov連鎖モンテカルロと単純な進化戦略の利点を用いて多目的最適化問題を解くために拡張した。最適化プロセスでは,各試料の優先度を判断し,制約を扱うために導入した非優越ソーティングアルゴリズム。試料の多様化を改善するために,再秩序化戦略を提案した。Paretoセットは二ソーティングアルゴリズムを組み合わせることにより限られた反復後に発生することができる。解決提案したアルゴリズムの効率性とロバスト性を実証するために,八種類の数値多目的最適化ベンチマーク問題。シミュレーションレベルにおけるサンプルの大きさと種子試料の割合に関するパラメータ研究は,提案したアルゴリズムの性能を調べるために行った。三つの既存のアルゴリズムと比較した。最後に,提案したアルゴリズムは,民間ジェットの概念設計最適化に適用した。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： ロバスト性 ,  ソーティング ,  モンテカルロ法 ,  ベンチマーク ,  最適化問題 ,  信頼性 ,  優先度 ,  多目的計画法 ,  Markov連鎖 ,  *最適化 ,  *部分集合 ,  *シミュレーション ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 設計最適化 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 部分集合シミュレーション ,  多目的最適化 ,  非支配的ソーティング ,  Pareto集合 ,  再秩序化

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多目的最適化 ,  部分集合 ,  シミュレーション