文献

J-GLOBAL ID：201802244674984687   整理番号：18A1613398

多目的最適化問題のための適応基準点を用いたエントロピーベース進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Entropy based evolutionary algorithm with adaptive reference points for many-objective optimization problems

著者 (10件)： Zhou Chong (School of Computer, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Zhou Chong (School of Information Engineering, Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031, China) ,  Zhou Chong (Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Dai Guangming (School of Computer, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Dai Guangming (Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Zhang Cuijun (School of Information Engineering, Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031, China) ,  Li Xiangping (School of Computer, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Li Xiangping (Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Ma Ke (School of Computer, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Ma Ke (Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 465  ページ： 232-247  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(MaOPs)は,多目的進化アルゴリズムに対する挑戦によりますます多くの注目を集めている。参照点または重みベクトルに基づく進化アルゴリズムを,MaOPsを解くために首尾よく開発した。しかし,これらのアルゴリズムは,非連結,縮退,逆変換のような不規則なParetoフロントを持つMaOPsを効率的に解くことはできない。適応可能な重みベクトルまたは参照点を有するいくつかのアルゴリズムを設計して,パレートフロントの不規則な形状を有する問題を扱ったが,それらはまだいくつかの欠点が存在した。これらの適応アルゴリズムは,正則問題を解く際に良好な性能を得ない。問題の規則的で不規則なパレートフロントを解くために,EARPEAと名付けた適応基準点を持つ新しいエントロピーベースの進化アルゴリズムを提案し,規則的で不規則な多目的最適化問題を解いた。基準点と学習期間に基づいて計算したエントロピーを用いて,基準点の適応を制御した。さらに,参照点の多様性を維持するために,余弦類似性に基づく参照点適応法を,調整基準点位相において設計した。提案したアルゴリズムを,18のベンチマーク問題の72の例に関する8つの最先端の多目的進化アルゴリズムと経験的に比較した。比較結果は,提案したアルゴリズムの全体的性能が,規則的で不規則なパレートフロントを有するMaOPsに関する対応物より優れていることを実証した。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： *エントロピー ,  ベクトル ,  位相 ,  *基準点 ,  逆変換 ,  *多目的計画法 ,  *アルゴリズム ,  学習 ,  縮退 ,  類似性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  多目的進化アルゴリズム ,  *進化的アルゴリズム ,  *適応基準 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多目的最適化問題 ,  進化的アルゴリズム ,  エントロピー ,  適応基準点 ,  不規則で正則なParetoフロント

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多目的最適化問題 ,  適応基準 ,  エントロピー ,  進化アルゴリズム