一般化包絡分析法を用いた多目的PSO法
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概要
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Several meta-heuristic methods such as genetic algorithms and particle swarm optimization (PSO) have been applied for solving multi-objective optimization problems, and have been observed to be useful for generating the whole Pareto optimal solutions. In this research, we propose a new method of multi-objective particle swarm optimization by using generalized data envelopment analysis (GDEA) in order to improve the convergence and the diversity when searching for the solutions as well as to decide easily parameters in PSO. In addition, we investigate the effectiveness of the proposed PSO method using GDEA through some numerical examples.
- システム制御情報学会の論文
- 2010-09-15
著者
-
中山 弘隆
甲南大学知能情報学部知能情報学科
-
尹 禮分
関西大学環境都市工学部
-
尹 禮分
大阪大学 大学院 工学研究科
-
中山 弘隆
甲南大学 理学部
-
中山 弘隆
甲南大学知能情報学部
-
中山 弘隆
甲南大学大学院自然科学研究科
-
中山 弘隆
甲南大学 知能情報学部
-
尹 禮分
関西大学 環境都市工学部
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