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J-GLOBAL ID：201902220754748009   整理番号：19A1960105

分解ベースの進化的多目的最適化のための新しい選択戦略【JST・京大機械翻訳】

A New Selection Strategy for Decomposition-based Evolutionary Many-Objective Optimization

著者 (5件)： Qin Shufen (Department of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, 030024, China) ,  Sun Chaoli (Department of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, 030024, China) ,  Jin Yaochu (Department of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, 030024, China) ,  Lan Lier (Department of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, 030024, China) ,  Tan Ying (Department of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, 030024, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CEC  ページ： 2426-2433  発行年： 2019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： 特にパレートフロントが複雑であるとき,多目的最適化問題を解くことにおいて,良く収束して多様な最適解を得るための最適化アルゴリズムにとって挑戦的である。本論文では,多目的最適化問題を解くための分解ベース進化アルゴリズムのための新しい選択戦略を提案した。提案した方法において,個体群における個々の個体を,最初にこの個体の目的ベクトルと参照ベクトルの間の角度に従って参照ベクトルに割り当てて,個体群をいくつかのサブ集団に分割した。次に,各サブ母集団に対して,対応するサブ集団におけるすべての解の間の各目的の最小値に従って,理想点を特定する。その目的ベクトルと個々から対応する理想点までの距離に対する対応する参照ベクトルの間の角度の余弦の最大比を有する各々のサブ母集団における個体は,次世代に合格するために選択されるであろう。提案したアルゴリズムを,DTLZ1-7とWFG3-4テスト問題に関する5つの最先端のアルゴリズムと15の目的まで比較した。実験結果は,提案方法の競争力を示した。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： 多目的計画法 ,  *ベクトル ,  個体群 ,  母集団 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  最適アルゴリズム ,  最適解 ,  パレートフロント ,  進化的多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分解 ,  進化的多目的最適化 ,  選択戦略