多目的進化計算における解構造維持のための仮想的パレートフロントの適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18068

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: 2018/09/26

タイトル(英語): Maintaining Solution Structure with Virtual Pareto Front on Evolutionary Multi-objective Optimization

著者名: 栗原 佳祐(横浜国立大学),中田 雅也(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Keisuke Kurihara(Yokohama National University),Masaya Nakata(Yokohama National University),Tomoki Hamagami(Yokohama National University)

キーワード: 進化計算|多目的最適化|遺伝的アルゴリズム|パレート最適解|大域探索|局所探索|evolutionary computation|multi objective optimization|genetic algorithm|pareto optimal solution|local search|global search

要約(日本語): サロゲート型の多目的進化計算手法の一つであるVP-NSGAIIは複雑な目的関数を持つような問題において性能が低下することが確認された。本稿ではその複雑な最適化問題を解くためにVP-NSGAIIの拡張手法を提案する。具体的には，既存の手法について性能の限界について洞察し，次にNSGAIIのもつ本来持つ探索性能をもとに改良した手法を導入する。またベンチマーク問題における実験を通してVP-NSGAIIの性能が向上したことを確認した。

要約(英語): The Virtual Pareto-based NSGAII or VP-NSGAII is a version of surrogate-assisted approach on evolutionary multi-objective algorithms, but its performance may degrade on a problem with complex objective functions when the virtual Pareto fails to capture a solution structure likely to have high fitness. This paper introduces an extension of VP-NSGAII in order to solve such complex optimization problems. We firstly give an insight of a possible limitation of the existing VP-NSGAII method and then introduce a modification utilizing a native search capacity of NSGAII to maintain solution structure in evolving solutions.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,725 Kバイト