@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017089,
 author = {村田, 幸弘 and 安藤, 竜弥 and 阿部, 充志 and Yukihiro, Murata and Ryuuya, Ando and Mitsushi, Abe},
 issue = {SIG19(TOM19)},
 journal = {情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）},
 month = {Dec},
 note = {多制約条件を課した場合の，ペナルティ法を用いた汎用的な目的関数作成手法を提案する．制約条件が複数存在する場合，得られる解の精度はその重みづけの良し悪しに依存する．本研究では，各ペナルティ関数と最小化する評価関数の代表値の比を各重みとした．代表値は探索回数ごとに求められる関数値点列の近似曲線から求め，重みは規定回数ごとに自動的に更新する．これにより，各関数が偏りなく評価され，局所解に陥ることを回避できる．提案手法をテスト関数に適用した結果，制約条件を満足した高精度な解を得られることが分かった．, This paper proposes a method to generate an objective function with automated weighting, and how it can be applied to optimization algorithms, such as penalty method. In cases where a lot of constraints exist, the weighting is critical. In this paper, the ratio of the evaluated function value over each penalty function value is used to determine each weight. Each function value is smoothened through spline fitting. These weights should be updated automatically at predefined times. This proposed method could diminish the values of each function impartially, thereby avoiding obtaining local optimum solutions. In addition, this paper shows the results of benchmark tests which showed good performance at solving some test problems.},
 pages = {99--106},
 title = {ペナルティ法による目的関数生成における重み付け自動化},
 volume = {48},
 year = {2007}
}