 |
| ・会員価格 ¥220 |
| ・一般価格 ¥440 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
TC7-3 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
|
2021/09/08 |
| ■タイトル |
非線形次元圧縮法を用いた近似サロゲート型多目的進化計算 |
| ■タイトル(英語) |
Approximation-based Surrogate-assisted Evolutionary multi-objective algorithm with Nonlinear dimension reduction |
| ■著者名 |
礒田 真子（横浜国立大学）,宮原 悠司（横浜国立大学）,園田 拓海（横浜国立大学）,中田 雅也（横浜国立大学） |
| ■著者名(英語) |
Mako Isoda (Yokohama National University),Yushi Miyahara (Yokohama National University),Takumi Sonoda (Yokohama National University),Masaya Nakata (Yokohama National University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
191-197ページ |
| ■キーワード |
多目的最適化|次元圧縮|サロゲート型進化計算サロゲート型進化計算|multi-objective optimization|dimension reduction|surrogate-assisted evolutionary algorithm |
| ■要約(日本語) |
近似サロゲート多目的進化計算は、目的関数の近似モデルを用いて最適化を進める方法であり、解の評価に長時間要する高計算コストな最適化問題に適している。一方で、問題次元が増加すると、球面集中現象やデータサンプル数の制限によって、近似モデルの精度が低下し最適化性能も低下する問題がある。本研究では、この問題を解決するために、解データを低次元に圧縮し、圧縮された空間に対して近似モデルを構築することで、同モデル及び最適化性能の向上を図る方法を提案する。具体的には、近似サロゲート多目的進化計算の代表手法でMOEA/D-EGOと非線形圧縮手法であるAutoencoderを用いる。実験では、ベンチマーク問題DTLZ1-7を用い、比較手法に対して提案手法の性能がより優位であると示す。 |
| ■要約(英語) |
|
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
326Kバイト |
|
|
|
