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J-GLOBAL ID：201902269931084223   整理番号：19A0369552

既存のスケーラブル多目的試験スイートの特徴と限界のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Features and Limitations of Existing Scalable Multiobjective Test Suites

著者 (4件)： Zapotecas-Martinez Saul (Department of Applied Mathematics and Systems, Metropolitan Autonomous University, Cuajimalpa Unit, Mexico City, Mexico) ,  Coello Coello Carlos A. (Computer Science Department, Evolutionary Computation Group, CINVESTAV-IPN, Mexico City, Mexico) ,  Aguirre Hernan E. (Faculty of Engineering, Shinshu University, Nagano, Japan) ,  Tanaka Kiyoshi (Faculty of Engineering, Shinshu University, Nagano, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Evolutionary Computation  (IEEE Transactions on Evolutionary Computation)
巻： 23  号： 1  ページ： 130-142  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0968A  ISSN： 1089-778X  CODEN： ITEVF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多目的最適化において,拡張可能なテスト問題は,任意の数の目的に対して定式化できるものである。スケーラブルなテスト問題は,いわゆる多目的進化アルゴリズムの概念的基礎を評価する。問題の重要なクラスとして,拡張可能なテスト問題は,多目的進化アルゴリズムの特定の要素を評価し,判断することを可能にする多様な特徴を克服しなければならない。これは,実際に,多目的最適化手法の設計における新しい戦略および/または方法の開発を促進しなければならない。この理由のために,このクラスの問題の特徴と困難さの研究は,多目的アプローチの開発において顕著な役割を果たしている。その結果,近年,多数の多目的スケーラブル試験問題が提案されている。本論文では,連続および非制約探索空間で定式化された既存の多目的テスト問題の特徴と限界のレビューを示した。以前に適切に議論されていないいくつかのテスト問題で観察されたいくつかの特徴を調べた。さらに,スケーラブルな多目的テストインスタンスの設計において考慮すべき特徴と推奨のリストを要約した。次に,ここで議論した推奨ガイドラインに従って,それらの特徴と限界を含む最先端の拡張可能試験スイートのレビューを行った。最後に,この分野における将来の研究のためのいくつかの可能な経路について簡単に議論する。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： *定式化
準シソーラス用語： 探索空間 ,  多目的進化アルゴリズム ,  多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多目的 ,  試験 ,  限界 ,  レビュー