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J-GLOBAL ID：202002281735055976   整理番号：20A1100513

適応近傍調整戦略に基づく分解多目的進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Decomposition Multi-Objective Evolutionary Algorithm Based on Adaptive Neighborhood Adjustment Strategy

著者 (5件)： Wang Liping (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Xu Mengna (Institute of Information Intelligence and Decision Optimization, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Yu Wei (Institute of Information Intelligence and Decision Optimization, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Qiu Qicang (Zhejiang Lab, Hangzhou, China) ,  Wu Feng (School of Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 78639-78651  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)は,固定された近傍サイズを使用して,すべてのサブ問題のために同じアルゴリズム資源を割り当てる。このアプローチは,時間の異なる期間におけるサブ問題を効果的に最適化し,アルゴリズムの収束を遅くし,分解の質を低減することを困難にする。本論文は,この問題を解決するために設計された適応可能な近傍調整戦略を提案する。異なるサブ問題の各々の発生の近傍サイズを適応的に調整することができて,限られたアルゴリズム資源はアルゴリズムの収束と多様性をバランスさせるためにより効率的に割り当てることができた。アルゴリズム性能比較実験において,本論文はZDTとDTLZシリーズ試験問題においてMOEA/D,MOEA/D-GR,MOEA/D-DUとMOEA/D-DNによって提案したアルゴリズムを比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムが限られたアルゴリズム資源を効率的に割り当てることができて,アルゴリズム収束を改良することができて,分解セットのより良い全体的性能を達成することができることを示した。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： *アルゴリズム ,  最適化
準シソーラス用語： 性能比較 ,  *多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  近傍 ,  戦略 ,  分解 ,  多目的進化アルゴリズム