ネットワークインバージョンを利用した多目的遺伝的アルゴリズムのための多様性維持メカニズム

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近年,多目的遺伝的アルゴリズムの実問題への適用がさかんになってきている.実問題適用の際に考慮すべき事項として,高い計算コストへの対処がある.その方法の1つとして,小数個体での探索が考えられるが,計算コストの削減は図れるものの,探索過程において多様性の低下が生じるという問題がある.そのため,計算時間の確保が不十分な場合には多様性が低い解しか得られない.これに対して,目的関数空間において探索個体が集中した場合には,解を均等に再配置することで,高い多様性を持った解集合を得られる可能性がある.しかしながら,この場合,再配置の対象となる空間が目的関数空間であるため,目的関数値から設計変数値を推定する逆解析を行う必要がある.そこで本論文では,従来の多目的遺伝的アルゴリズムに,ニューラルネットワークの技術の1つであるネットワークインバージョンを併用した多様性維持メカニズムの提案を行う.また,クラスタリングの適用により,逆解析の精度の向上も目指す.本メカニズムを代表的な多目的遺伝的アルゴリズムの手法であるNSGA-IIに組み込み,テスト関数およびディーゼルエンジン燃料噴射スケジューリング問題に適用した結果,提案メカニズムは多様性の維持に対して有効な結果を示した.
一般社団法人情報処理学会の論文
2008-09-26

ネットワークインバージョンを利用した多目的遺伝的アルゴリズムのための多様性維持メカニズム

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