Particle Swarm Optimization とスカラー化手法を併用した多目的最適化問題のパレートフロンティア推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-089

グループ名: 【全国大会】平成23年電気学会全国大会論文集

発行日: 2011/03/05

タイトル(英語): Estimation of the Pareto Frontier of Multi-Objective Optimization Problems by Using the Combination of Particle Swarm Optimization and a Scalarization Method

著者名: 増田和明 (神奈川大学),原田和明 (神奈川大学),栗原謙三 (神奈川大学)

キーワード: 多目的最適化|スカラー化|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 多目的最適化問題を解くために，数理計画法では複数の目的関数を単一の目的関数に変換する「スカラー化」を行い，元の目的関数に対する重みを適切に設定した関数を最小化することで所望のパレート最適解を求める方法が考えられている。一方，近年はパレート集合全体を推定することが重視され，進化計算によって他に優越されない解のみを選択的に残す手法が盛んに研究されている。ただし，解の優劣を評価する手法は計算量が増大する傾向がある。本稿では，スカラー化と進化計算を親和的に利用し，スカラー化関数の重みを変えながら単純なParticle Swarm Optimization（PSO）を用いて繰り返し解くだけでパレート集合全体を推定することを提案する。特に，スカラー化関数を最適化するさい，最適化能力の向上と計算量の削減を目的としたPSOの初期個体配置などの工夫を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,630 Kバイト