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J-GLOBAL ID：202202213989245959   整理番号：22A1053140

多目的混合変数最適化問題のための微分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Differential Evolution Algorithm for Multi-objective Mixed-Variable Optimization Problems

著者 (8件)： Han Yupeng (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, People’s Republic of China) ,  Han Yupeng (School of Computer and Big Data Science, Jiujiang University, Jiujiang, People’s Republic of China) ,  Peng Hu (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, People’s Republic of China) ,  Peng Hu (School of Computer and Big Data Science, Jiujiang University, Jiujiang, People’s Republic of China) ,  Jiang Aiwen (School of Computer and Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang, People’s Republic of China) ,  Wang Cong (School of Computer and Big Data Science, Jiujiang University, Jiujiang, People’s Republic of China) ,  Kong Fanrong (School of Computer and Big Data Science, Jiujiang University, Jiujiang, People’s Republic of China) ,  Li Mengmeng (School of Computer and Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang, People’s Republic of China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1565  ページ： 145-159  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多目的混合変数最適化問題(MO-MVOP)は一般的で複雑な実用的設計最適化問題である。MO-MVOPは,しばしば複数の複雑な機能,制約および決定変数の混合型を含む。単一目的混合変数最適化問題(MVOP)と比較して,MO-MVOPの決定空間はより複雑な空間分布特徴を示した。MO-MVOPのこれらの特徴は,そのような問題を解決することが大きな課題に直面している。本論文では,単一目的MVOPに対して以前に提案されたMCDE_mvに対する基本的進歩を行った。この改良版はMO-MVOPを解決でき,MO-MCDE_mvと命名できる。MO-MCDE_mvにおいて,母集団における最良解は,最良の適合度値を有する解はもはやないが,NSGA-IIにおいて高速非支配ソーティングアプローチを実行する後の最初のランクにおけるランダム解である。子孫の発生は,NSGA-IIにおける選択オペレータを用いて発生する。さらに,MCDE_mvの局所探索を利用して親を改善した。新しく生成された個体の品質は,それ自身とその親の間の優性関係に依存する。2つの実際のMO-MVOPの実験結果を,2つの先進多目的アルゴリズム,即ち,CMOEA/DとNSGA-II,および提案したMO-MCDE_mvを用いて求めた。実験結果は,MO-MCDE_mvが2つの先進多目的アルゴリズムより良い性能を有することを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  設計 ,  *最適化問題 ,  オペレータ ,  最適化手法 ,  *変数 ,  ソーティング ,  空間 ,  優性 ,  母集団 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 適合度 ,  決定変数 ,  *微分進化 ,  NSGA-II ,  *微分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 微分進化 ,  マルチ戦略 ,  非支配的ソーティング ,  多目的混合変数最適化問題

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 変数 ,  最適化問題 ,  微分進化アルゴリズム