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J-GLOBAL ID：201902215073367421   整理番号：19A0407869

分解ベース多目的進化アルゴリズムにおける適応イプシロン支配【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Epsilon dominance in decomposition-based multiobjective evolutionary algorithm

著者 (4件)： Li Hui (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, China) ,  Deng Jingda (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Zhang Qingfu (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Sun Jianyong (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, China)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 45  ページ： 52-67  発行年： 2019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： パレートフロントの複雑な幾何学的形状は,多目的進化アルゴリズムのための困難を引き起こすことができる。これらの困難を扱うために,代表的なPareto解の集合を得るために,効率的な多様性戦略を高度に扱う必要がある。分解ベースの多目的進化アルゴリズムにおいて,これは重みベクトルの集合によって定義される複数の単一目的部分問題を最適化することによってしばしば行われる。極端な凸性,分離または縮退を伴う複雑なパレートフロントに対しては,これらの重みベクトルを適切に設定することは自明ではない。この欠点を克服するために,ハイブリッド重みづけ戦略に基づく新しい分解ベースの多目的進化アルゴリズムを提案し,ランダム部分問題と固定サブ問題の両方を最適化した。外部母集団に保存された非支配解の多様性を維持するために,著者らの提案したアルゴリズムにおいて,適応可能なエプシロン優位性に基づく新しいアーカイブ戦略も提案した。著者らの実験結果は,提案したアルゴリズムがパレートフロントの幾何学的形状に関する異なる挑戦的困難性を有するベンチマーク多目的試験問題の集合に関するいくつかの他の最先端の多目的進化アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2019 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： 重みづけ ,  ベンチマーク ,  母集団 ,  最適化 ,  ベクトル ,  凸形 ,  *アルゴリズム ,  部分問題 ,  Pareto解 ,  パレートフロント ,  *多目的進化アルゴリズム ,  改変
準シソーラス用語： 最先端 ,  幾何形状 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 適応イプシロン支配 ,  進化的多目的最適化 ,  複雑なParetoフロント ,  分解

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分解 ,  多目的進化アルゴリズム ,  適応 ,  イプシロン ,  支配