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J-GLOBAL ID：202202268673522215   整理番号：22A0780586

投票機構に基づくアンサンブル多目的最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Ensemble Many-Objective Optimization Algorithm Based on Voting Mechanism

著者 (6件)： Qiu Wenbo (School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Zhu Jianghan (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Wu Guohua (School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Chen Huangke (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Suganthan Ponnuthurai Nagaratnam (School of Electrical Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 3  ページ： 1716-1730  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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： ソーティング解は,多くの目的最適化問題(MaOP)を解くために進化アルゴリズム(EA)を使用する際に重要な役割を果たす。一般的に,異なる溶液選別法は,異なるMaOPを扱う際に異なる利点を有する。この特性に焦点を合わせて,本論文では,一般的な投票機構ベースのアンサンブルフレームワーク(VMEF)を提案し,そこでは,異なる解選別法が統合され,よりロバストな方法で有望な解決策を選択するために協調的に研究できる。さらに,戦略を設計し,各解選別法の寄与を計算し,次に,全投票を,それらの寄与に従って,異なる解選別法に適応的に割り当てた。最適化プロセスにより多くの寄与をする解決-ソーティング法は,より多くの投票で報酬され,不十分な寄与の解決-ソーティング法は,時間内に罰され,最適化プロセスへの良好なフィードバックを提供する。最後に,VMEFの性能を試験するために,VMEFを,NSGA-III,SPEA/R,hpaEA,BiGE,およびグリッドベースの進化アルゴリズムを含む5つの最先端のピア多目的EAと比較した。実験結果は,VMEFの全体的性能がこれらの比較アルゴリズムのものよりかなり良いことを証明した。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 ,  最適化問題 ,  *最適化手法 ,  ソーティング ,  投票 ,  スクリーニング ,  ロバスト性
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) ,  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 (4件)： 投票 ,  アンサンブル ,  多目的最適化 ,  アルゴリズム