生成個体のタスク割当を改良した進化的マルチタスク最適化法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC7-1

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Evolutionary Multi-task Optimization with Improved Task Assignment for Generated Individuals

著者名: 狭間 陽平（京都工芸繊維大学）,飯間 等（京都工芸繊維大学）

著者名(英語): Yohei Hazama (Kyoto Institute of Technology),Hitoshi Iima (Kyoto Institute of Technology)

キーワード: マルチタスク最適化|遺伝的アルゴリズム|multi-task optimization|genetic algorithm

要約(日本語): マルチタスク最適化問題は複数の最適化問題の解を同時に求める問題である。マルチタスク最適化問題に対する進化的な従来手法は各タスクに対する個体集団を保持し，いくつかの子個体は異なるタスクの個体を組み合わせて生成される。そして，生成された子個体はタスクにランダムに割り当てられる。しかし，子個体が適切でないタスクに割り当てられてしまう可能性がある。我々は適切にタスクに割り当てる解法を提案する。