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J-GLOBAL ID：202202246272327987   整理番号：22A0980175

進化経路長相関を用いた多目的最適化の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysing Multiobjective Optimization Using Evolutionary Path Length Correlation

著者 (3件)： Herring Daniel (School of Computing and Information Systems, University of Melbourne, Melbourne, Australia) ,  Pakravan Dean (School of Computing and Information Systems, University of Melbourne, Melbourne, Australia) ,  Kirley Michael (School of Computing and Information Systems, University of Melbourne, Melbourne, Australia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13151  ページ： 467-479  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 最近,多目的問題における目的と決定変数間の相互作用を特性化する試みが数多く行われている。本論文では,極端な解(即ち,パレートフロントの限界に関する解)の最適化の容易さにおける観察可能な差異の定量化に特に注目して,この研究ラインを継続する。パレートフロント上の解の進化履歴を追跡することにより計算される決定変数空間における進化的経路長相関(EPLC)測定を提案した。長さスケール測度を描き,多目的最適化問題に対するよく知られた適応距離相関を拡張した。ここでは,探索景観の特徴付けよりも,特定の問題-アルゴリズム組合せの緊急動力学を調査する。ベンチマーク連続多目的問題と制御可能な客観的相互作用と既知のパレート最適との組み合わせ問題を用いて,EPLCの有効性を評価した。いくつかの問題において,EPLCを用いて各目的における極値解への収束における観測可能な差異を捉えることができる。著者らの結果は,決定変数と目的の両方間の相互作用を与える,特定のアルゴリズムが景観を横断する方法の理解を深めるためのいくつかの方法に通じる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 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 ,  *最適化 ,  相互作用 ,  測度 ,  空間 ,  組合せ問題 ,  多目的計画法 ,  キャラクタリゼーション ,  有効性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  Pareto最適 ,  決定変数 ,  経路長 ,  パレートフロント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多目的最適化 ,  適合距離相関 ,  長さスケール

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 進化 ,  経路長 ,  相関 ,  多目的最適化 ,  解析