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J-GLOBAL ID：201802241715916559   整理番号：18A0793930

方向誘導進化的多目的アルゴリズムを更新する分解ベースの部分問題最適解【JST・京大機械翻訳】

Decomposition-based sub-problem optimal solution updating direction-guided evolutionary many-objective algorithm

著者 (5件)： Zhao Haitong (School of Computer Science & Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China) ,  Zhang Changsheng (School of Computer Science & Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China) ,  Zhang Bin (School of Computer Science & Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, PR China) ,  Duan Peibo (School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney, Australia) ,  Yang Yang (School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney, Australia)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 448-449  ページ： 91-111  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 多目的最適化問題(mAoP)は,工学と科学計算の分野における一般的問題である。それは複数の相反する目的の最適化を必要とする。mAoPの複雑さのために,その最適化はかなりの時間と計算資源を実行する必要がある。さらに,異なるタイプのMaOPsに対する一般的な最適化手法に対する要求はますます緊急になっている。本論文では,参照ベクトル誘導進化アルゴリズム(RVEA)を最適化速度を加速し,その適応性を改善するために修正した。より急速な収束を達成するために,RVEAの元の変動戦略を置き換えるために,サブ問題最適解更新方向誘導変動戦略を開発した。典型的なテストスイートに関する比較実験は,提案した方法が望ましい性能を提供することを証明した。著者らの実験は,不規則なパレートフロント(PFs)を有するMaOPsを最適化するとき,OD-RVEAの性能が低下することを示した。この問題を扱うために,適応参照ベクトル調整戦略を,参照ベクトルの分布を調整することによって,不規則なPFsを有するMaOPsの最適化能力を強化する手段として設計した。不規則なPFsを含むテストケースに関する著者らの比較実験は,この戦略を適用するアルゴリズムが固定参照ベクトルを適用するアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  最適化 ,  多目的計画法 ,  比較試験 ,  最適化手法 ,  ベクトル ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  テストケース ,  パレートフロント ,  テストスイート ,  進化的アルゴリズム ,  複雑性 ,  *最適解 ,  *部分問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多目的最適化 ,  分解に基づく戦略 ,  最適劣問題解決策 ,  進化的アルゴリズム

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 誘導 ,  進化 ,  多目的 ,  アルゴリズム ,  更新 ,  分解 ,  部分問題 ,  最適解