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進化型多目的最適化では，多目的最適化問題のパレートフロント全体を一様に覆うような非劣解集合が獲得される．非劣解集合の評価は，パレートフロント全体の近似の度合いとして評価される．非劣解集合がパレートフロントに近いほど高い評価となる．また，パレートフロントを幅広く覆っているほど高い評価となる．２目的問題や３目的問題では，パレートフロントと非劣解集合を図示することが可能であるため，視覚的な評価および評価尺度の意味も明確である．本研究では，視覚的な解析が困難となる多数目的最適化問題に対する非劣解集合の評価に関連する様々な問題点を解析し，新しい評価尺度およびテスト問題生成手法の提案も行った．
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