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J-GLOBAL ID:201902241469686611   整理番号:19A2523615

分解と動的資源割当戦略に基づく多目的多因子最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Multiobjective multifactorial optimization algorithm based on decomposition and dynamic resource allocation strategy
著者 (4件):
資料名:
巻: 511  ページ: 18-35  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)
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多目的多因子最適化(MO-MFO),すなわち,複数の多目的タスクは,単一母集団により同時に最適化され,近年かなりの注目を集めている。MO-MFOのための従来のアルゴリズムは,通常,各タスクに等しい計算資源を割り当てるが,異なるタスクが通常異なる程度の困難さを持つという事実により,これは合理的ではないかもしれない。限られたコンピューティング資源をそれらの困難さに応じて異なるタスクに適応的に割り当てるべきであるというアイデアによって動機づけて,本論文は分解と動的資源配分戦略(MFE/D-DRAと表示)に基づくMO-MFOのためのアルゴリズムを提案した。MFE/D-DRAにおいて,各々の多目的最適化タスクを,最初に,一連の単一目的部分問題に分解した。その後,単一母集団を用いて,すべての単一目的部分問題を進化させた。進化の過程において,速い進化速度によるサブ問題は,より多くの報酬を得る機会,すなわちコンピューティング資源を持つであろう。進化速度を効用関数で測定し,周期的に更新した。さらに,異なる多目的最適化タスクはランダム交配確率に従って互いに通信できる。最後に,各多目的最適化タスクに対して,均等に分布した近似パレート最適解の集合を得た。実験結果の統計解析により,種々のベンチマークMO-MFO問題に対する提案したMFA/D-DRAアルゴリズムの優位性を示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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