重みベクトルの部分集合選択による進化型多目的最適化に関する基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-2

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): A Study on Evolutionary Multi-Objective Optimization Based on Subset Selection of Weight Vectors

著者名: 高木 智章(電気通信大学),高玉 圭樹(電気通信大学),佐藤 寛之(電気通信大学)

著者名(英語): Tomoaki Takagi|Keiki Takadama|Hiroyuki Sato

キーワード: 多目的最適化|進化計算|Multi-objective Optimization|Evolutionary Computation

要約(日本語): 進化計算における多目的最適化において，重みベクトル群を用いてパレートフロントの近似部位を指定するアプローチがある。パレートフロントの形状によって，近似粒度を均一化する重みベクトル群の分布は異なる。本稿では，重みベクトル群をパレートフロントの形状に合わせて動的に選択する方法を提案し，その効果を検証する。

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