有制約最適化問題のためのMOEA/Dに基づく制約対処法のパラメータ解析
有制約最適化問題のためのMOEA/Dに基づく制約対処法のパラメータ解析
カテゴリ: 部門大会
論文No: GS12-5
グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2021/09/08
タイトル(英語): Parameter Analysis of MOEA/D Based Constraint Handling Technique for Constrained Optimization Problems
著者名: 安田 雄佑(東京都立大学),熊谷 渉(横河電機),田村 健一(東京都立大学),安田 恵一郎(東京都立大学)
著者名(英語): Yusuke Yasuda (Tokyo Metropolitan University),wataru Kumagai (Yokogawa Electric Corporation, Ltd),Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)
キーワード: 有制約最適化|メタヒューリスティクス|制約対処法|MOEA/D|スカラー化|Constrained Optimization|Metaheuristics|Constraint Handling Technique|MOEA/D|Scalarization
要約(日本語): メタヒューリスティクスを有制約最適化問題に適用する際,制約条件を追加の目的関数と見なすことで二目的最適化問題として解く制約対処法が知られている。この制約対処法は,実行可能領域と実行不可能領域を同時に探索できるため,効率が良い。本稿では,有力な多目的最適化手法の一つであるMOEA/Dに着目する。選択操作にパレートランキングを用いる制約対処法はしばしば存在するが,MOEA/Dを有制約最適化問題に適用した先行研究は少ない。そのため,MOEA/Dの適用方法を基礎的に検討する。まず,実行可能領域と実行不可能領域の探索バランスを調整するパラメータを導入する。さらに,制約条件とパレートフロンティアの凸性の観点から導入したパラメータを解析する。この解析を通じて,MOEA/Dに基づく制約対処法の優位性とパラメータ調整戦略の指針を示す。
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