文献

J-GLOBAL ID：201902241073624525   整理番号：19A2444197

大規模最適化問題のためのNSGA-IIIにおけるクロスオーバ演算子の挙動【JST・京大機械翻訳】

Behavior of crossover operators in NSGA-III for large-scale optimization problems

著者 (8件)： Yi Jiao-Hong (School of Mathematics and Big Data, Foshan University, Foshan 528000, China) ,  Yi Jiao-Hong (School of Information and Control Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266520, China) ,  Xing Li-Ning (School of Mathematics and Big Data, Foshan University, Foshan 528000, China) ,  Wang Gai-Ge (Department of Computer Science and Technology, Ocean University of China, Qingdao 266100, China) ,  Dong Junyu (Department of Computer Science and Technology, Ocean University of China, Qingdao 266100, China) ,  Vasilakos Athanasios V. (Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, Lulea University of Technology, Skelleftea SE-931 87, Sweden) ,  Alavi Amir H. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Missouri, Columbia, MO 65201, USA) ,  Wang Ling (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 509  ページ： 470-487  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 従来の多目的最適化進化アルゴリズム(MOEAs)は,通常,それらの高い計算コストのために,オンラインデータ処理の要求を満たさない。この欠点は,多目的,大規模最適化問題に対するMOEAsの展開の困難さをもたらした。異なる進化アルゴリズムの中で,非支配ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-III)は,許容できる計算要件を有する大規模最適化問題を解くことができるかなり新しい方法である。本論文では,NSGA-IIIアルゴリズムの3つの交差演算子の性能を,人間の脳波(EEG)信号処理に基づく大規模最適化問題を用いてベンチマーク化した。研究した演算子は,二値(SBX),均一交差(UC),および単一点(SI)交差器である。さらに,NSGA-IIIアルゴリズムの改良版を,研究の概念を導入して,SBX,UC,およびSIのいくつかの改良交差演算子を設計することを通して提案した。提案したNSGA-III変種の性能を6つの大規模最適化問題で検証した。実験結果は,UCとUC-Studd(UCS)によるNSGA-III方法が他の開発した変異体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： ベンチマーク ,  脳波 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  ソーティング ,  信号処理 ,  データ処理 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： オンライン ,  計算コスト ,  進化的アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  *クロスオーバー ,  *大規模最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 脳波 ,  大規模最適化 ,  ビッグデータ最適化 ,  進化的多目的最適化 ,  NSGA-III ,  交差演算子 ,  性能分析

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模最適化 ,  問題 ,  クロスオーバ ,  演算子 ,  挙動