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J-GLOBAL ID：202002259717575795   整理番号：20A1863667

ロバストな多目的共進化アルゴリズムの収束速度を改善するための2つの強化【JST・京大機械翻訳】

Two enhancements for improving the convergence speed of a robust multi-objective coevolutionary algorithm

著者 (4件)： Zavoianu Alexandru-Ciprian (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria) ,  Saminger-Platz Susanne (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria) ,  Lughofer Edwin (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria) ,  Amrhein Wolfgang (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 793-800  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 3つの異なる多目的空間探索パラダイム:微分進化,生存のための2段階パレートベース選択,および分解ベース進化誘導を統合する,以前に提案したロバスト共進化アルゴリズム,DECM02の急速収束挙動を著しく改善する2つの強化について述べた。第1の強化は,収束段階を推定し,その全体効率を改善するために共進化プロセスの特定の部分を動的に調整しステアする,ランタイムサブポピュレーション性能指標に依存する,洗練されたアクティブ探索適応機構である。第2の強化は,分解ベースの探索相中のランの初期部分に適用される方向性強化演算子から成る。この演算子は,与えられた方向性分解ベクトルの最近の歴史的に成功する解候補に基づく新しいランダム局所線形個体を生成する。2つの効率関連強化が補完的であるので,結果は,得られた共進化アルゴリズムが,25(標準)ベンチマーク多目的最適化問題から集約された包括的試験集合を考慮するとき,ベースライン戦略の高度に競争的改良であることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  ベクトル ,  線形性 ,  多目的計画法 ,  基準線 ,  ベンチマーク ,  *ロバスト性 ,  ポピュレーションダイナミックス
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  *共進化 ,  *収束速度 ,  性能指標 ,  多目的スペース ,  微分進化 ,  進化的多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 共進化 ,  微分進化 ,  進化的多目的最適化 ,  実行時性能評価方法論 ,  サブポピュレーションダイナミックス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  共進化 ,  アルゴリズム ,  収束速度 ,  強化