文献

J-GLOBAL ID：202102245400614934   整理番号：21A0310827

グループ化戦略における高次元ターゲット協調進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Group-based Many-objective Co-evolutionary Algorithm

著者 (3件)： Wang Liping (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州310023;浙江省可視媒体智能処理技術研究重点実験室,杭州310023) ,  Yu Wei (浙江工業大学 管理学院,杭州310023) ,  Qiu Feiyue (浙江工業大学 教育科学与技術学院,杭州310023)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 41  号： 12  ページ： 2536-2542  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 進化過程における高次元目標最適化問題の収束と多様性の衝突をバランスさせるために,2段階分配戦略に基づく高次元目標協調進化アルゴリズムを提案した。まず、参考ベクトルを利用して、個体群をグループ分けし、いくつかのサブ個体群に分け、進化前期において、主にサブ個体群における非支配解密度によるサブ個体群最適化の難易度を評価する。進化の後期において、主に非支配解の分布の広さによって、サブ個体群の多様性を評価し、それにより、サブ個体群の進化潜在力を確定し、高進化潜在力のサブ個体群に目標ベクトルを割り当てる。その後、目標空間全体にランダムな目標ベクトルを生成し、残りの個体の退化を防止した。改良アルゴリズムとPICEAgを3,5,7,10,15次元DTLZ1-7関数で比較した。シミュレーション結果は,DTLZ5試験問題を除いて,改良アルゴリズムが収束と多様性において元のアルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated 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 ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  最適化問題 ,  個体群 ,  *高次元
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： グループ ,  戦略 ,  高次元 ,  ターゲット ,  協調 ,  進化アルゴリズム