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提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST13110

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2013/11/23

タイトル(英語): A New Local Search Method for Multiobjective Black-Box Function Optimization

著者名: 宮崎 諒(東京工業大学),永田 裕一(東京工業大学),小野 功(東京工業大学)

著者名(英語): Miyazaki Ryo(Tokyo Institute of Technology),Nagata Yuuichi(Tokyo Institute of Technology),Ono Isao(Tokyo Institute of Technology)

キーワード: 多目的関数最適化|実数値進化計算|局所探索法|パレート降下方向|ブラックボックス関数|multiobjective function optimization|real-coded evolutionary computation|local search|Pareto descent direction|black-box function

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を提案する．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記しているが，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．そこで，本論文では，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，ベンチマーク問題への適用を通じて性能を検証する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 769 Kバイト