適応的重みを有する多目的最適化のための分散遺伝的アルゴリズム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2002-11-28
• タイトル: 適応的重みを有する多目的最適化のための分散遺伝的アルゴリズム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Multi - Objective Distributed Genetic Algorithm with Weight Adaptation
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 同志社大学工学部
• 著者所属: 同志社大学大学院
• 著者所属: 同志社大学工学部
• 著者所属: 同志社大学大学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Doshisha University
• 著者名: 廣安, 知之; 上浦, 二郎; 三木, 光範; 渡邉, 真也
• 著者名(英): Tomoyuki, Hiroyasu; Jiro, Kamiura; Mitsunori, Miki; Shinya, Watanabe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 分散遺伝的アルゴリズム（DGA）では，母集団は複数のサブ母集団によって構成される．これまでの研究の結果，DGAは単一目的最適化においては母集団を分割しないGAよりも高い解探索能力を有する一方で，多目的最適化においては母集団を分割しない他の進化的手法に劣ることがわかっている．これは，DGAではサブ母集団内の個体数が少なくなることにより，多目的最適化において重要である多様性の保持を適切に行うことができないためである．このため，本論文では，各サブ母集団に異なった重みベクトルを与えることによってそれぞれのサブ母集団内での探索範囲を限定しつつ，母集団全体としての多様性の保持を行う多目的最適化に適したDGAのモデルとして，重み適応型遺伝的アルゴリズム（Adaptive Weighted Genetic Algorithm: AWGA）を提案する．AWGA は，近年の研究によって多目的最適化を行う際の有効性が示されている複数の機構を採用している．複数のテスト関数においてAWGAをSPEA2，NSGA-IIの2手法と比較した結果として，AWGAはSPEA2，NSGA-IIよりも広範囲に分布する非劣解集合を得ることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In Distributed Genetic Algorithms (DGAs), a population is divided into sub populations. In previous studies, DGA shows the superior result to the canonical GA in single objective optimizations. However, compared with other evolutionary algorithms, DGA shows an inferior result in multiple objective optimizations. Because the size of the sub populations is small, the diversity of the solutions is an important factor in solving multiple objective optimization problems (MOPs) and cannot be preserved. In this paper, an improved DGA for multiple objective optimization named ``Adaptive Weighted Genetic Algorithm (AWGA)''is proposed. In AWGA, each sub-population has a different weight vector and searches for a different region. Therefore, AWGA preserves the diversity of the solutions appropriately. AWGA provides several mechanisms that are effective indicators for solving MOPs in former studies. From comparing the result of AWGA with SPEA2 and NSGA-II using different test problems, AWGA yields more widespread non-dominated solutions than SPEA2 and NSGA-II.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2002, 号 114(2002-MPS-042), p. 9-12, 発行日 2002-11-28
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会