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複数の目的関数を同時に最適化する進化計算法について研究した．最適化問題における設計変数値が連続値で表される連続問題と，離散値，とくに0/1の2進数で表される離散問題に対し，目的関数のあいだの類似度を設定できるテスト最適化問題を構築した．これらの問題に対し，最適化の過程で設計変数空間における変数値の分布の違いによって，目的関数の類似度を計測し，交叉という解の組み合わせで新しい解を生成する協調探索を促進，抑制させる方法を構築した．提案法が，最適化中に目的関数の類似度を適切に求めること，類似度を利用する提案法が，従来法より高い同時最適化性能を示すことなどを明らかにした．
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