生得分離モデルに基づく多目的遺伝的アルゴリズムの大域的探索性能の評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-2-5

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Global Search Performance Evaluation of Innately Split Model for Multiobjective Genetic Algorithm

著者名: 小田 康平（北陸先端科学技術大学院大学）,花田 良子（関西大学）,折登 由希子（玉川大学）

著者名(英語): Kohei Oda (Japan Advanced Institute of Science and Technology),Yoshiko Hanada (Kansai University),Yukiko Orito (Tamagawa University)

キーワード: 多目的最適化|遺伝的アルゴリズム|Multiobjective Optimization|Genetic Algorithm

要約(日本語): 本研究では複数の小集団のGAによる並行探索の実践的な枠組みである生得分離モデルに，設計変数空間の分割粒度を徐々に細かくするDIRECT(DIviding RECTangle)の再帰分割戦略を導入した探索手法を提案する．多目的のNKモデルを用い，真のパレート最適解の発見率の評価を通じて，提案手法の大域的探索性能を検証する．