局所的降下方向ベクトルを用いたDifferential Evolutionの多目的最適化問題への拡張

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2012/08/01

タイトル(英語): Local Descent Direction Vector Based Differential Evolution for Multiobjective Optimization

著者名: 上山　大地（首都大学東京大学院），田村　健一（首都大学東京大学院），安田　恵一郎（首都大学東京大学院）

著者名(英語): Daichi Kamiyama (Tokyo Metropolitan University), Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University), Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: Differential Evolution，メタヒューリスティクス，直接探索法，局所的降下方向ベクトル，多目的最適化　　Differential Evolution，Metaheuristics，Direct Search，Local Descent Direction Vector，Multiobjective Optimization

要約(英語): Differential Evolution (DE) is an effective optimization method for global continuous optimization problems. Recently, we developed Local Descent Direction Vector Based Differential Evolution (LDDVDE) which uses local descent direction vectors based on the operation vectors in order to improve local search performance of DE. In this paper, we extend LDDVDE to multiobjective optimization problems. We adopt Hyper-Volume indicator to order the operation vectors to make the local descent direction vectors for the case of multiobjective optimization problems. The effectiveness of the proposed method is confirmed through some numerical experiments for typical benchmark problems.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.132 No.8 （2012） 特集：光・量子ビームによるナノダイナミクス

本誌掲載ページ: 1356-1361 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/132/8/132_1356/_article/-char/ja/