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J-GLOBAL ID:201802270074315622   整理番号:18A1806798

進化的多目的最適化ベースのマルチモーダル最適化:適応性景観近似とピーク検出【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Multiobjective Optimization-Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection
著者 (4件):
資料名:
巻: 22  号:ページ: 692-706  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0968A  ISSN: 1089-778X  CODEN: ITEVF5  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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最近,多様性保存における進化的多目的最適化技術の利点を利用することによって,多目的化の方法は,多モード最適化(MMO)の研究において,増加する関心を引きつけた。多目的化の多くの既存の研究は,すべての最適解を同時に見出すことを目的としているが,本論文では,マルチオブジェクト化により多モード適応性景観を近似することを提案し,その結果,潜在的最適領域の推定を提供した。最初に,MMO問題を第2の最適化目的として適応多様性指標を追加することによって多目的最適化問題(MOP)に変換して,近似的適応性景観を多目的進化的アルゴリズムを用いて変換MOPの最適化を通して得た。次に,近似的適合性景観に基づいて,最適解が存在する可能性があるピークを見つけるために,適応可能なピーク検出法を提案した。最後に,局所探索を,近似的適合性景観に関する検出されたピークの中で実行した。提案したアルゴリズムの性能を評価するために,MMOに対する3つの最先端アルゴリズムと比較して,20の多モード試験関数について広範な実験を行った。実験結果により,提案したアルゴリズムはベンチマーク比較において有望な性能を示すだけでなく,MMOにおける選好ベース意思決定支援においても良好な可能性を有することを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  システム最適化手法  ,  検索技術  ,  信号理論 

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