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J-GLOBAL ID：202002260391193947   整理番号：20A1796887

実験候補を決定するための多目的遺伝的アルゴリズムを用いた解探索【JST・京大機械翻訳】

Solution exploration using multi-objective genetic algorithm for determining experiment candidate

著者 (6件)： Perino Lorenzo (Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Fujii Akihiro (Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Waku Tsuyoshi (Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Kobayashi Akira (Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Hiwa Satoru (Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Hiroyasu Tomoyuki (Doshisha University, Kyoto, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 1584-1589  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： 解決問題は次の2つの相を含む。第一段階では,問題の詳細を決定し,これらの条件に従って解を見出した。第2フェーズでは,結果を用いて,問題における任意の残留曖昧さを狭めた。河川の流れに関して,前者は問題を解決する上流にあり,後者は下流にある。多目的遺伝的アルゴリズム(GA)は,いくつかの異なる目的関数間のトレードオフを含む可能な解集合を見つけることができる。本研究では,多様なタイプの解を把握するために多目的GAを使用し,問題を直接的に解決しない。言い換えれば,上流問題解決ステップにそれを使用する。解決策を探索するために多目的GAを用いる事例研究として,Nrf3転写因子が活性である癌細胞を同定し,その情報に基づく実験にどの遺伝子が焦点を当てるかを決定する問題を考察した。この場合,Nrf3活性と関連する可能性のある遺伝子候補を選択し,実験(以前に徹底的に実施すべき)を現在実施してこれらの結果を確認した。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： 問題解決 ,  河川 ,  遺伝子 ,  腫瘍細胞 ,  目的関数 ,  *事例研究 ,  曖昧さ ,  転写因子
準シソーラス用語： *多目的遺伝的アルゴリズム ,  *解探索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Nrf3転写因子 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  溶液探査

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 実験 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  解探索