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J-GLOBAL ID：202202277675075418   整理番号：22A1053146

SARSA法に基づく適応制約多目的微分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Constraint Multi-objective Differential Evolution Algorithm Based on SARSA Method

著者 (3件)： Liu Qingqing (Logistics Research Center, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Cui Caixia (Logistics Research Center, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Fan Qinqin (Logistics Research Center, Shanghai Maritime University, Shanghai, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1565  ページ： 232-246  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： 制約付き多目的微分進化アルゴリズムの性能は,制約処理技術(CHTs)とその発生戦略によって主に決定される。さらに,CHTsは,異なる探索能力を持ち,微分進化における各生成戦略は,制約付き多目的最適化問題(CMOP)の特定のタイプに適用可能である。適切なCHTと生成戦略を自動的に選択するために,状態行動報酬状態行動(SARSA)アプローチ(ACMODE)に基づく適応制約多目的微分進化アルゴリズムを紹介した。ACMODEにおいて,SARSAは,特定のタイプのCMOPを解くための適切なCHTと生成戦略を選択するために使用される。提案したアルゴリズムの性能を,15のCMOPに関する他の4つの有名な制約付き多目的進化アルゴリズム(CMOEA)と比較した。実験結果は,ACMODEの全体的性能がすべての競争者の間で最良であることを示した。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 ,  最適化 ,  多目的計画法 ,  捜索 ,  *制約条件 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  *微分進化 ,  制約処理 ,  *微分進化アルゴリズム ,  多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 制約多目的最適化 ,  進化計算 ,  強化学習 ,  SARSA法

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  制約 ,  多目的 ,  微分進化アルゴリズム