文献

J-GLOBAL ID：201702291541094617   整理番号：17A0262699

高価なの多目的最適化問題を解くためのガウス代理モデル【JST・京大機械翻訳】

Gaussian surrogate models for expensive interval multi-objective optimization problem

著者 (5件)： Chen Zhiwang (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University) ,  Bai Xin (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University) ,  Yang Qi (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University) ,  Huang Xingwang (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University) ,  Li Guoqiang (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 33  号： 10  ページ： 1389-1398  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,データマイニング(GAUSS過程回帰モデリング)と知的進化アルゴリズム(GA,NSGA-II)を結合して,最適化関数の未知の多目的最適化問題を解決した。まず第一に,GAUSS過程を用いて,中間点と不確実性によって表現される未知の目的関数と制約関数をモデル化し,関連性と精度が区間関数モデルの2つの必要条件であるので,マルチ属性意思決定に基づく二層個体群選択戦略を提案する。次に,遺伝的アルゴリズムを用いてGAUSSモデルパラメータを解決する過程において,第1層は関連性属性に従って候補集合の中央値集合を排除し,第2層は精度の属性によって候補集合の中の他の個体群の規模を排除し,2つの属性の重み係数は2つの層の排除率を決定する。次に,このモデルを最適化対象とするエージェントモデル誘導区間NSGA-IIアルゴリズムを最適化することによって,PARETOフロントを獲得した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  意思決定 ,  制約条件 ,  *最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  モデリング ,  データマイニング ,  個体群 ,  不確実性 ,  *多目的計画法 ,  必要条件 ,  エージェントモデル
準シソーラス用語： NSGA-II ,  モデルパラメータ ,  進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： multi-objective optimization ,  interval programming ,  non-dominated sorting genetical agorithm II (NSGA--II) ,  Gaussian process ,  multiple attribute decision making ,  surrogate model

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多目的最適化問題 ,  ガウス ,  代理モデル