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J-GLOBAL ID：201802282548243095   整理番号：18A0408641

多目的最適化問題のためのハイブリッド進化的アルゴリズムとセルマッピング法【Powered by NICT】

A hybrid evolutionary algorithm and cell mapping method for multi-objective optimization problems

著者 (2件)： Sun J. Q. (School of Engineering, University of California, Merced, CA 95343, USA) ,  Schutze Oliver (CINVESTAV-IPN, Depto de Computacion, Mexico City, 07360 Mexico)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教授C.S.が開発した進化的アルゴリズムとセル写像法に基づく多目的最適化問題のための手法を提案した。1980年代のBerkeley UCのHsu。限られた数のランダム試行解の進化的アルゴリズムは,通常,Paretoセットの近傍に向けて迅速に収束するが,高次元問題のための十分な精度でParetoセットの微細構造化大域解を見つけるためにかなりの時間を要する。しかし,進化的アルゴリズムで得られた粗い解をセル写像法を適用するための優れた出発点を提供する。細胞設計空間における細胞の被覆集合を進化的アルゴリズムの全てのランダム点を含むことを見出すことができる。細胞マッピングは,最適解のための細胞格子上の局所探索アルゴリズムに基づく被覆集合上で構築した。セル写像法の古典的ソーティングアルゴリズムを細胞写像の周期的基,多目的最適化問題の解を表すを同定した。も進化的アルゴリズムによる見逃され必然的に解を取り戻すために開発された回収戦略。進化的アルゴリズムとセルマッピング法のハイブリッド法は,多数の数学的ベンチマーク問題,機械システムの非線形制御の定量的設計と最小音響放射のための構造-音響最適化を含むいくつかの挑戦的な工学問題で試験した。結果は,ハイブリッド法は良好に動作することを示す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 音波放射 ,  音響 ,  高次元 ,  ベンチマーク ,  *アルゴリズム ,  *多目的計画法 ,  被覆 ,  微細構造 ,  近傍探索法 ,  *写像 ,  *最適化
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  最適解 ,  設計空間 ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多目的最適化問題 ,  進化的アルゴリズム ,  セル ,  マッピング法