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J-GLOBAL ID：201802266624477680   整理番号：18A0207948

動的近傍の分解多目的進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition Using Dynamic Neighbor

著者 (5件)： Zhou Huan (浙江工業大学 浙江省通信网技術応用研究重点実験室,杭州,310023) ,  Meng Limin (浙江工業大学 浙江省通信网技術応用研究重点実験室,杭州,310023) ,  Wang Liping (浙江工業大学 信息智能与决策優化研究所,杭州,310023) ,  Lin Mengman (浙江工業大学 信息智能与决策優化研究所,杭州,310023) ,  Jiang Bo (浙江工業大学 現代教育技術研究所,杭州,310023)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 9  ページ： 2039-2044  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多目的最適化問題は,進化的アルゴリズムの分野における研究ホットスポットと困難な問題である。分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA)は,多目的最適化問題を解く際に,強い探索能力,高い適応性評価,良好な収束性などの利点を有する。しかし、異なるサブ問題は同じ大きさの近傍で統一的に最適化し、アルゴリズムはグローバル最適解の速度を探索する。これらの問題を解決するために,動的近傍設定戦略を提案し,異なるサブ問題に対して異なる近傍を設定した。まず第一に,サブ問題の差異処理の理由を分析する。次に,サブ問題と境界の間の距離に従って,境界サブ問題と境界部分問題の近傍の減少を提案し,他のサブ問題の近傍増加戦略をMOEA/Dに適用し,動的近傍分解の多目的進化アルゴリズムを提案し,改良アルゴリズムのパラメータ感度をさらに解析した。このアルゴリズムを古典的試験関数ZDTシリーズ,WFGシリーズにおいてシミュレーション実験を行い,逆世代距離(IGD)と超体積(HV)指標を用いてアルゴリズム性能を比較分析した。結果により、MOEA/Dと比べ、改良アルゴリズムの収束性は明らかに向上し、求めた解集合はMOEA/A、NSGA-II、MOEA/D-DUの典型的なアルゴリズムより解集合の品質が高く、アルゴリズムは先端が凸面の場合に効果が良いことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凸面 ,  適応性 ,  シミュレーション ,  ホットスポット ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  品質 ,  多目的計画法
準シソーラス用語： 比較分析 ,  部分問題 ,  最適解 ,  進化的アルゴリズム ,  *多目的進化アルゴリズム ,  *近傍 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multi-objective optimization ,  MOEA/D ,  subproblem ,  neighbor

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 (3件)： 近傍 ,  分解 ,  多目的進化アルゴリズム