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J-GLOBAL ID：201802285352140859   整理番号：18A0583775

品質指標を用いた分解に基づく多目的進化的アルゴリズム【Powered by NICT】

A decomposition-based multi-objective evolutionary algorithm with quality indicator

著者 (8件)： Luo Jianping (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China) ,  Luo Jianping (Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen 518060, PR China) ,  Yang Yun (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China) ,  Yang Yun (Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen 518060, PR China) ,  Li Xia (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China) ,  Liu Qiqi (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, PR China) ,  Chen Minrong (South China Normal University, Guangzhou 510631, PR China) ,  Gao Kaizhou (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 39  ページ： 339-355  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  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： 多目的最適化への選好情報を統合する問題を考察し,指標に基づくMOEA/D(IBMOEA/D)と呼ばれる,分解と選好情報に基づく多目的枠組みは多目的最適化問題をより効果的に扱うために,本研究で提示した。提案したアルゴリズムは,その労働人口を進化,各個体は部分問題を表すのための分割ベース戦略を用い,外部個体群を維持するための二成分品質インジケータベースの選択を利用する。個人の品質向上から得られた情報は,部分問題はべき乗則分布確率による各世代で投資すべきかを決めるのに使用される。インジケータベースの選択と分解戦略はお互いを補完することができる。七多数目的最適化問題と一つの離散組合せ最適化問題に関する実験的試験により,提案したアルゴリズムは,いくつかの最先端の多目的進化的アルゴリズムよりも良好に機能することを明らかにした。提案したアルゴリズムの有効性についても詳細に解析した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  個体群 ,  組合せ最適化問題 ,  *品質 ,  最適化問題 ,  多目的計画法
準シソーラス用語： 最先端 ,  品質向上 ,  部分問題 ,  多目的最適化 ,  *多目的進化的アルゴリズム ,  *品質指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 進化的計算 ,  多目的最適化 ,  アルゴリズムの多様性 ,  分解 ,  指標

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 品質指標 ,  分解 ,  多目的進化的アルゴリズム