多目的ブラックボックス関数最適化のための局所探索法の探索効率の向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC7-1

グループ名: 【C】平成28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: 2016/08/31

タイトル(英語): Improving Search Performance of Local Search Method for Multiobjective Black-box Function Optimization

著者名: 宮崎 諒(東京工業大学),小野 功(東京工業大学)

著者名(英語): Ryo Miyazaki|Isao Ono

キーワード: 多目的ブラックボックス関数最適化|局所探索法|実数値進化計算実数値進化計算|Multiobjective Black-box Function Optimization|Local Search Method|Real-Coded Evolutionary Computation

要約(日本語): 本論文では，多目的ブラックボックス関数最適化のための局所探索手法の探索効率の向上を試みる．多目的関数最適化のための局所探索手法としては，原田らのパレート降下法が高い性能を示しているが，目的関数の微分可能性を仮定した手法であるため，目的関数がブラックボックスの場合は適用できない．著者らは，目的関数がブラックボックスの場合でも適用可能な局所探索手法を提案し，ベンチマーク問題においてNSGA-IIが求めた近似解集合の精度を改善することに成功している．本論文では，著者らが提案した局所探索手法（以下，既存手法）のさらなる探索効率の向上を目指し，新たな子個体生成分布の更新側を提案する．ベンチマーク問題への適用を通じて，提案手法が既存手法よりも少ない評価回数で高い精度の近似解を得ることができることを確認する．

PDFファイルサイズ: 175 Kバイト