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J-GLOBAL ID：201802255511199983   整理番号：18A1724202

超ボリューム部分集合選択問題のための陰的列挙戦略【JST・京大機械翻訳】

Implicit enumeration strategies for the hypervolume subset selection problem

著者 (4件)： Gomes Ricardo J. (CISUC, Department of Informatics Engineering, University of Coimbra, Portugal) ,  Guerreiro Andreia P. (CISUC, Department of Informatics Engineering, University of Coimbra, Portugal) ,  Kuhn Tobias (Mathematical Institute, University of Kaiserslautern, Germany) ,  Paquete Luis (CISUC, Department of Informatics Engineering, University of Coimbra, Portugal)
資料名： Computers & Operations Research  (Computers & Operations Research)
巻： 100  ページ： 244-253  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0216B  ISSN： 0305-0548  CODEN： CMORAP  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： 超体積部分集合選択問題は多目的進化アルゴリズムの選択手順の中で生じ,多目的最適化問題の最適解の簡潔な部分集合を抽出する。効率的なアルゴリズムは二次元に対して知られているが,この問題はより多くの次元に対してNP困難になる。本論文では,非支配点の集合の支配領域の分解に基づく二次元以上のこの問題に対する整数線形計画法定式化を導入した。さらに,著者らは,組合せ議論を用いて,3つの上限の応用に基づく境界戦略を議論する分枝限定アルゴリズムを提案した。広い範囲の事例に対する二つの解法の性能を解析した。結果は,ブランチと結合アルゴリズムが数桁のより良い性能を持つことを示した。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： 二次元 ,  多目的計画法 ,  *部分集合 ,  分枝限定法 ,  定式化 ,  NP困難 ,  整数線形計画法 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  最適解 ,  多目的進化アルゴリズム ,  *部分集合選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパーボリューム指標 ,  分岐と限界 ,  多目的最適化 ,  超ボリューム部分集合選択問題 ,  整数線形計画法

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： ボリューム ,  部分集合選択 ,  問題 ,  戦略