研究課題
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本研究では,4つ以上の目的関数を同時に最適化する多数目的最適化問題に有効な進化型アルゴリズム(MOEA)の開発を目的として,精緻に解の優?を決定するためにパレート支配を部分的に適用する方法と,解の支配領域を自己決定する方法,さらに解探索を促進するために交叉による遺伝子変化量を抑制する方法を開発した.テスト問題を用いた性能検証実験によって,開発したアルゴリズムが多数目的最適化問題におけるMOEAの解探索性能を著しく改善することを明らかにした.
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人工知能学会論文誌 25巻2号SP-G
ページ: 320-311
130000259124
進化計算学会論文誌 Vo1.1, No.1
ページ: 32-42
130004965133
人工知能学会論文誌
巻: 25巻 ページ: 320-311
進化計算学会論文誌
巻: 1巻 ページ: 32-42
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII) Vol. 13, No. 4
ページ: 470-480