{"product_id":"ieej-btc205tc042001","title":"オーバーサンプリングを用いた代理モデル多目的進化計算","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eTC4-2-1\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/20\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eSurrogate-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Oversampling Technique\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e中橋 遼太郎（横浜国立大学）,中田 雅也（横浜国立大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eRyotaro Nakahashi (Yokohama National University),Masaya Nakata (Yokohama National University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e高コスト多目的最適化,代理モデル進化計算,高次元,オーバーサンプリング,Expensive multiobjective optimization,Surrogate-assisted evolutionary algorithm,High-dimensional,Oversampling\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e実社会には、一回の解評価にかかるコストが高く、解評価回数が制限される多目的最適化問題(EMOP)が多く存在する。特に、高次元空間を扱うEMOPでは、探索空間に対して学習データが少なく、ガウス過程回帰(GPR)モデルによる不確実性の推定が困難になる。そこで本研究では、この課題を改善するために、GPRモデルを用いる代表的な代理モデル多目的進化計算(SAMOEA)の一つであるK-RVEAを改良し、オーバーサンプリング手法で生成した仮想個体を学習データに利用する手法を提案する。提案手法では、優良とされる内挿領域に仮想個体を生成することで、同領域の不確実性を低減させる。その結果、より有望な解が得られる可能性のある領域に対して、探索圧をかけることが可能になる。実験結果では、30次元以上のベンチマーク問題において、提案手法の優位性が確認された。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e203-209p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e284Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":47942193742063,"sku":"IEEJ-BTC205TC042001-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_858afd31-cf33-4fe8-ab28-970af11f51ec.png?v=1773065102","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btc205tc042001","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}