ロバスト最適化における代理モデル多目的進化計算の性能評価

カテゴリ：部門大会

論文No：TC4-1-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Performance Evaluation for Surrogate-Assisted Multi-Objective Evolutionary Algorithms in Robust Optimization

著者名：田中 拓朗（横浜国立大学）,中田 雅也（横浜国立大学）

著者名(英語)： Takuro Tanaka (Yokohama National University),Masaya Nakata (Yokohama National University)

キーワード：ロバスト最適化,多目的最適化,代理モデル進化計算代理モデル進化計算,Robust Optimization,Multi-Objective Optimization,Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm

要約(日本語)：代理モデル多目的進化計算は、解評価に多くの計算コストを要する高コスト最適化問題において有効な方法である。一方、実現場では、高コスト性に対処するだけでなく、決定変数の摂動に対してロバストなパレート解の導出が求められる場合がある。本研究では、代理モデル多目的進化計算をロバスト最適化問題に適用することで、その性能を評価することを目的とする。このために難易度の異なる評価問題を設計、異なる種類の代理モデル多目的進化計算を適用し、限られた解評価回数の元でロバストなパレート解が導出可能かを検証する。

本誌掲載ページ：189-195p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：359Kバイト