文献

J-GLOBAL ID：202202210805174438   整理番号：22A0630523

優越性予測支援による多目的進化最適化【JST・京大機械翻訳】

Expensive Multiobjective Evolutionary Optimization Assisted by Dominance Prediction

著者 (2件)： Yuan Yuan (Department of Computer Science and Engineering and the BEACON Center for the Study of Evolution in Action, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Banzhaf Wolfgang (Department of Computer Science and Engineering and the BEACON Center for the Study of Evolution in Action, Michigan State University, East Lansing, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Evolutionary Computation  (IEEE Transactions on Evolutionary Computation)
巻： 26  号： 1  ページ： 159-173  発行年： 2022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： 高価な多目的最適化のための新しい代理支援進化アルゴリズムを提案した。2つの分類ベースの代理モデルを使用し,それは,それぞれ2つの解法の間のPareto優性関係とθ-優性関係を予測することができた。そのような代理をできるだけ正確にするために,不均衡分類問題として優越予測を定式化し,深層学習技術を用いてこの問題に対処した。さらに,多目的進化最適化による優性予測に基づく代理人を統合するために,2段階事前選択戦略を開発した。この戦略は,収束と多様性の間のバランスを適切に考慮して,遺伝的操作によって生成されたものの間で評価される有望な解決策を選択することを目的とする。比較的少数の関数評価において,多数のよく知られた多目的および多目的ベンチマーク問題に関する経験的研究を行った。著者らの実験結果は,いくつかの代表的代理支援アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムの優位性を実証した。Copyright 2022 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 ,  収束 ,  遺伝 ,  優性 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： 代理人 ,  進化的アルゴリズム ,  不均衡 ,  多目的最適化 ,  関数評価 ,  深層学習 ,  代用モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 優越性 ,  予測 ,  支援 ,  進化 ,  最適化