多目的最適化のための改良パレート解保存戦略による遺伝アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-4

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Genetic Algorithms using Improved Saving Pareto Solution Strategy for Multiobjective Optimization Problems

著者名: 椋田 實(日本工業大学)

著者名(英語): minoru Mukuda(Nippon Institute of Technology)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|信頼性最適化|多目的最適設計|改良パレート解保存戦略|Genetic Algorithms|Reliability Optimization|Multiobjective Optimization Design|Improved　Saving Pareto solutions Strategy

要約(日本語): 多目的最適化の遺伝的アルゴリズム(GA)では探索効率を高めるために、選択の基となる親個体群を多様化、多数化することが効果的である。そこで、交叉・突然変異操作と選択操作の間に個体を蓄積する仕組み(パレート解候補)設けることで多様化・効率化を実現する。また、一般に親集団の多数化は淘汰力を弱くするので、パレート解候補のみを多数化し、親集団を少数化することで、強い淘汰を実現する。このような多目的最適化のための探索方法（改良パレート解保存戦略と呼ぶ）を提案する。

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