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J-GLOBAL ID：202002264845583886   整理番号：20A0900821

動的多目的進化最適化のためのマルチモデル予測法【JST・京大機械翻訳】

A Multimodel Prediction Method for Dynamic Multiobjective Evolutionary Optimization

著者 (4件)： Rong Miao (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Gong Dunwei (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, Canada) ,  Wang Ling (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Evolutionary Computation  (IEEE Transactions on Evolutionary Computation)
巻： 24  号： 2  ページ： 290-304  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0968A  ISSN： 1089-778X  CODEN： ITEVF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多数の予測戦略は,一つのタイプのパレート集合(PS)変化を有する動的多目的最適化問題(DMOP)に特異的である。しかし,未知のPS変化の1種類以上の連続的なDMOPはほとんど研究されていない。この問題に取り組むために進化アルゴリズム(EAs)のフレームワークで実現された多モデル予測アプローチ(MMP)を提示した。本論文では,最初にPS変化のタイプを検出し,その後の進化のための初期集団を提供するための適切な予測モデルの選択を行った。EAsに及ぼすMMPの影響を観察するために,MMPの有無にかかわらず3つの古典的動的多目的EAsによって得られた最適解を研究した。さらに,MMPの性能を調査するために,3つの最先端の予測戦略を,同じ粒子群最適化の下で,多数の動的試験事例に関して比較した。実験結果は,提案した手法が,ほとんどの最適化問題に関する比較の下で,その対応物より優れていることを実証した。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： *予測技法 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  多目的計画法 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  最適解 ,  粒子群最適化 ,  マルチモデル ,  動的試験 ,  *モデル予測 ,  パレートセット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多目的 ,  進化 ,  最適化 ,  マルチモデル ,  予測法