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J-GLOBAL ID：202002259865044338   整理番号：20A2094433

多目的最適化問題と進化アルゴリズムの視覚的マッピング【JST・京大機械翻訳】

Visual mapping of multi-objective optimization problems and evolutionary algorithms

著者 (4件)： Yamamoto Kohei (The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Takagi Tomoaki (The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Takadama Keiki (The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Sato Hiroyuki (The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’20  ページ： 1872-1879  発行年： 2020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： 最適化問題と進化的探索アルゴリズムを二次元空間に写像する方法を提案した。進化的最適化の研究分野において,ベンチマーク最適化問題と探索アルゴリズムは,これまで協調的に進化した。探索アルゴリズムの研究には,様々なベンチマーク問題が不可欠である。しかし,ベンチマーク問題間の差異を定量的に,視覚的に表現することは困難であった。また,探索アルゴリズム間の差異を記述するのに,同じ困難がある。提案方法は,各最適化問題に関する検索アルゴリズムランキングにおける差異に基づく最適化問題をマップする。また,提案方法は,各探索アルゴリズムに関する問題ランキングにおける差異に基づく探索アルゴリズムをマップする。実験では,ZDT,DTLZ,およびWFGベンチマークスイートと29種類の進化的探索アルゴリズムに含まれる26種類の多目的最適化問題を用いた。その結果,内部関数の類似性が最適化問題マップ上の各問題の位置に反映され,探索アルゴリズムの設計原理の類似性が探索アルゴリズムマップ上の各探索アルゴリズムの位置に反映されることを示した。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： *視覚 ,  *最適化問題 ,  可視化 ,  二次元 ,  等級づけ ,  *多目的計画法 ,  類似性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  探索アルゴリズム ,  検索アルゴリズム ,  進化的最適化 ,  多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マッピング ,  多目的進化アルゴリズム ,  多目的最適化問題 ,  可視化

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多目的最適化問題 ,  進化アルゴリズム ,  視覚 ,  マッピング