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J-GLOBAL ID：201902235946685145   整理番号：19A1959826

密度ベースのone-by-one更新戦略を用いたマルチモーダル多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Multi-objective Optimization Using A Density-based One-by-One Update Strategy

著者 (5件)： Shi Ruizhi (College of Computer Science & Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Lin Wu (College of Computer Science & Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Lin Qiuzhen (College of Computer Science & Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Zhu Zexuan (College of Computer Science & Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Chen Jianyong (College of Computer Science & Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CEC  ページ： 295-301  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： 実世界最適化問題に対して,決定空間における一様で広く分布したパレート最適集合(PS)は意思決定者に対するより多くの選択を提供することができる。しかし,多目的進化アルゴリズム(MOEAs)のほとんどは,目的空間における収束と多様性を考慮するだけであり,それは決定空間における多様性に注意を払わない。特に多モード多目的最適化問題(mmOPS)に対して,同じパレートフロント(PF)に対応する複数の異なるPSsが存在する可能性がある。そこで,本論文では,密度ベースの1対1更新戦略を用いた新しい多モード多目的進化アルゴリズムを提案した。これは,目的と決定空間の両方における多様性を考慮する。提案したアルゴリズムにおいて,一旦子孫が進化の間に生成されると,目的空間における最大のニッチ数をもつ最も密集した部分領域は,目的空間における多様性を維持するために,再び同定されなければならない。さらに,調和平均距離アプローチを用いて,決定空間における解の大域的密度を推定し,決定空間における母集団の多様性を維持することを試みた。提案したアルゴリズムを,mmOPS上のいくつかの最先端アルゴリズムと比較した。実験結果は,著者らのアルゴリズムが,決定空間と目的空間の両方においてさえ,均等な分布を有する有望な解法を保存することができて,また,採用したmmOPSを解決することに関して優位性を示すことを実証した。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： アルゴリズム ,  *多モード ,  母集団 ,  多目的計画法 ,  最適化問題 ,  意思決定者
準シソーラス用語： ニッチ ,  パレートフロント ,  多目的進化アルゴリズム ,  Pareto最適 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 密度 ,  更新 ,  戦略 ,  マルチモーダル ,  多目的最適化