自己組織化マップを用いた進化的最適化手法の性能評価について(セッション1)
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概要
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進化的多目的最適化手法について幾つかの方法が提案されている.本研究では,自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)を組み込んだ進化的多目的最適化手法であるSelf-Organizing Maps Multi-Objective Evolutionary Algorithms (SOM-MOEA)に着目する.SOM-MOEAは比較的最近提案された方法で,その特性について検討はなされていない.そこで,本研究ではNSGA-IIやSPEA2と比較することで,SOM-MOEAの特性を調べる.また,SOM-MOEAとSPEA2を同時に同一の集団に適用する方法についても述べる.解析結果より,SOM-MOEAの探索性能は扱う問題に比較的依存することがわかった.また,SOM-SPEA2はSOM-MOEAの問題点を改善できることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-25
著者
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