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J-GLOBAL ID：202002266087485701   整理番号：20A0066983

制約付き多目的最適化のための非実現可能性情報を用いた角度ベース進化的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An angle based evolutionary algorithm with infeasibility information for constrained many-objective optimization

著者 (3件)： Wang Chao (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei 230039, China) ,  Wang Chao (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110000, China) ,  Xu Ran (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei 230039, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 86  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,角度に基づくアプローチは,制約されていない多目的最適化問題(MaOPs)に対して有望であることが示されているが,制約されたMaOPs(CMaOPs)を解くために拡張されていない。さらに,高次元目的空間における実行可能な解の探索の困難さにより,実行不可能な解の使用は,CMaOPsの解決においてより重要になる。本論文において,非実現可能性情報を有する角度ベースの進化的アルゴリズムを,制約された多目的最適化のために提案して,そこで,種々の種類の実行不可能な解法を,環境選択と交配選択において利用した。特定のために,角度ベースの制約された優位性関係を非支配的ソートのために提案して,それは局所的に実行可能な領域から逃れるために実行可能な解法に対して良い多様性を有する実行不可能な解法を与えた。多様性維持に関しては,角度ベース密度推定を開発し,次世代のために生存する機会を良く収束させる実行不可能な解を与えた。これは,大きな不適切な障壁を横切って得るのに役立つ。さらに,高品質の子孫を作り出す際に実行不可能な解の可能性を利用するために,修正交配選択を,同時に解の収束性,多様性および実現可能性を考慮することによって設計した。2つの制約された多目的最適化試験スイートに関する実験結果は,CMaOPsのための5つの既存の制約された多目的進化アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムの競争力を実証した。さらに,実世界問題に対する提案アルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交配 ,  有効性 ,  多目的計画法 ,  *アルゴリズム ,  ソーティング ,  高次元
準シソーラス用語： 多目的進化アルゴリズム ,  高品質 ,  *進化的アルゴリズム ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 制約付き多目的最適化 ,  非実現可能性情報 ,  制約付き支配関係 ,  収束 ,  多様性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 制約 ,  多目的最適化 ,  実現可能性 ,  進化的アルゴリズム