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J-GLOBAL ID：202002224681875932   整理番号：20A2038427

制約付き実世界多目的連続問題における協調ハイパーヒューリスティックの解析【JST・京大機械翻訳】

The Analysis of a Cooperative Hyper-Heuristic on a Constrained Real-world Many-objective Continuous Problem

著者 (2件)： Fritsche Gian (Federal University of Parana ́,Computer Science Department,Curitiba,Parana,Brazil) ,  Pozo Aurora (Federal University of Parana ́,Computer Science Department,Curitiba,Parana,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CEC  ページ： 1-8  発行年： 2020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： 多目的最適化のために提案された多くの戦略にもかかわらず,ほとんどの研究は,実世界アプリケーションにおけるそれらのアルゴリズムの評価を欠いている。本研究では,風力タービン設計問題に対する多くの目的最適化のための最近提案されたハイパーヒューリスティックの適用の解析を行った。この応用は,32の変数,22の制約,および5つの目的を有する再生可能エネルギーの代表的問題である。本研究では,協調ハイパーヒューリスティック(HH-CO)を用いてこの問題を解き,そのプールに8つのMOEAを使用し,探索中にそれらの間でスイッチした。これらのMOEAは,マルチおよび多くの目的最適化に対処する代表的な戦略である。HH-CO内で,あらゆるMOEAは,その内部個体群を持つ。この挙動は,各MOEAが次世代のために保存される解を選択するためのその基準を持つ多くの目的最適化に特に適している。そのうえ,MOEAs交換情報を適用して,この移動ステップで,すべてのMOEAは,それらが採用されていないとしても,それらのプライベート情報を更新した。また,制約を処理するために適応した8つの最先端の多目的進化アルゴリズム(MOEA)のセットを評価した。経験的分析は,結果を評価するために超体積(HV)品質指標を使用し,HH-COは最良のMOEAと競合した結果を達成した。Copyright 2020 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 ,  *最適化 ,  風車 ,  応用プログラム ,  再生エネルギー ,  個体群
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  *ヒューリスティック ,  品質指標 ,  実証分析 ,  多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  き実 ,  世界 ,  多目的 ,  協調 ,  解析