文献

J-GLOBAL ID：202002241721488425   整理番号：20A2765214

自己適応ターゲット領域に基づく多目的粒子群最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Particle Swarm Optimization based on Self-adaptive Target Region

著者 (2件)： Li Zixuan (Tsinghua University,CFINS,Beijing,China,100084) ,  Chen Xi (Tsinghua University,CFINS,Beijing,China,100084)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CoDIT  ページ： 53-58  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： ユーザ選好に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA)は,近年,人気のある研究題目になった。ターゲット領域はユーザ選好の簡単な形式である。本論文では,客観的空間の各次元の特定の間隔からなる領域として定義される。ターゲット領域は,探索プロセスにおけるガイダンスとして機能する。しかし,ユーザ選好の他の形態のように,十分な事前知識なしで適切に目標領域を設定することは難しい。この問題を解決するために,ターゲット領域自己適応を行う機構を提案する。それは非支配解から情報を利用する。ターゲット領域を支配する解が存在するならば,ターゲット領域はこれらの解の範囲に基づいて直接更新される。さもなければ,目標領域は,停止基準が満たされるまで探索を続けるであろう。この機構を多目的粒子群最適化(MOPSO)に適用した。実験結果は,自己適応ターゲット領域を有するMOPSOがより良い収束を有して,それはMOPSOと比較して局所最適で stみ出す母集団を避けることを示した。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： *母集団
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *自己適応 ,  *多目的粒子群最適化 , 【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 (3件)： 自己適応 ,  ターゲット ,  多目的粒子群最適化