制約付き多目的最適化問題を解くためのIndicatorベース進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Yuan Jiawei; Liu Hai-Lin; Ong Yew-Soon; He Zhaoshui

文献

J-GLOBAL ID：202202241994715446 整理番号：22A1101353

制約付き多目的最適化問題を解くためのIndicatorベース進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Indicator-Based Evolutionary Algorithm for Solving Constrained Multiobjective Optimization Problems

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資料名：
巻： 26 号： 2 ページ： 379-391 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)

ローカルエリアで stし,次に制約付き多目的最適化問題(CMOP)を扱う際に制約されたパレートフロントフラグメントを欠いているために,母集団を抑止するためには,全ての試験可能な解決策で支配されない有望な領域を均等に探索するために,母集団をガイドすることが重要である。この目的のために,まず,目的空間にコスト値ベースの距離を導入し,次に,この距離と制約を用いて,有望な領域を探索するための各個人の寄与を評価する指標を定義した。理論的研究は,提案した指標が,局所領域における混雑のない有望な地域を探索するために,個体群を効果的に誘導できることを示した。従って,この指標に基づく新しい制約処理技術(CHT)を提案した。有望な地域における個体群の多様性をさらに改善するために,提案した指標ベースのCHTは,有望な領域を複数のサブ領域に分割し,次に,最も密なサブ領域における最悪の適応性値を持つ個人を除去する優先順位を与える。進化アルゴリズムにおける指標ベースCHTを埋め込んで,CMOPを解くための指標ベース制約多目的アルゴリズムを提案した。いくつかのベンチマークスイートに関する数値実験は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。6つの最先端の制約付き進化的多目的最適化アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,特に,制約付きパレートフロントフラグメントを支配する局所実行不可能な領域で現れるのが容易な問題において,異なるタイプのCMOPを扱う際に,より良好に機能した。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】

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図形・画像処理一般 , 信号理論 , 音声処理

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