ニューラルネットワークの利用による多様性維持メカニズムを有する多目的遺伝的アルゴリズム

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多くの実問題において、多目的遺伝的アルゴリズムでパレート解を求める場合、高い計算コストが問題となる。計算コストを軽減する方法の一つとして、少数個体での探索が考えられる。しかしながら、計算コストの削減は図られるが、少数個体での探索は、探索過程において多様性の低下が生じ、精度の高いパレート解が求めにくいという問題が生じる。それに対して、探索過程において、解の偏りが生じた場合には、解を均等に再配置することで、少数個体においてもよりよいパレート解が得られる可能性がある。しかしながら、この場合、再配置したい空間が目的関数空間であるために、目的関数値から設計変数値を導出する逆解析を行う必要がある。そこで本論文では、ニューラルネットワーク(Neural Network:NN) で目的関数の逆関数を近似し、探索過程における多様性の低下を軽減することで、多様性を維持した探索を行うメカニズムを提案する。提案手法を代表的な多目的GA手法であるNSGA-IIに組み込み、テスト関数を用いて探索に及ぼす影響について検討を行った。 ANNによる多様性維持メカニズムを組み込んだNSGA-IIが従来のNSGA-IIより優れた探索性能を示す関数や、効果が発揮できない場合などを検討した。
同志社大学の論文

ニューラルネットワークの利用による多様性維持メカニズムを有する多目的遺伝的アルゴリズム

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