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複数の競合する目的を持つ多目的最適化問題を解く場合では，目的間のトレードオフ関係を明確にするために，パレート最適解と呼ばれる解の集合を求めることが重要である．パレート最適解集合を求めることで，目的関数空間内のパレートフロントが得られ，目的間のトレードオフが明確になる．進化型多目的最適化アルゴリズムでは，多点探索という進化計算の特徴を利用することで，アルゴリズムの１回の実行で全てのパレート最適解の探索が行われる．本研究では，進化型多目的最適化アルゴリズムの計算効率を大きく向上させるための局所探索の組み込みに関する研究調査を行い，進化型多目的局所探索の実装に関する重要な知見が得られた．
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