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Development of Evolutionary Multiobjective Optimization Algorithms and Benchmark Problem Design based on the Analysis of Real-world Problems

基于实际问题分析的进化多目标优化算法和基准问题设计的开发

基本信息

批准号：
22H03664
负责人：
能島裕介
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Osaka Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03664/
关键词：
多目的最適化知識獲得進化計算クラスタリング

项目摘要

本年度は実世界最適化問題の特徴解析，獲得された解集合の評価方法の検討，実問題を想定したアルゴリズムの開発を行った．（１）実世界最適化問題の特徴解析：目的関数や制約条件が数式のみで定義された実問題に対して，ランダムサンプリングおよび複数の進化型多目的最適化手法を用いた探索による膨大な解集合の獲得，さらに決定変数値および目的関数値の散布図行列による可視化方法を検討した．また，クラスタリング手法による可視化を検討した．（２）獲得された解集合の評価方法の検討：多数目的最適化問題では，進化型多目的最適化により得られた解集合の評価が困難である．これに対して，獲得された解集合のパレートフロントへの収束性と個体群の多様性を独立して評価する方法であるConvergence-Diversity PairとConvergence-Diversity Diagramを提案し，複数手法の探索性能評価を行った．さらに収束性と多様性の世代推移を比較する方法を提案した．また，二次元空間で可視化可能な高次元の制約付きマルチモーダル多目的最適化問題を提案し，制約を考慮した進化型多目的最適化アルゴリズムの比較を行った．（３）実問題を想定したアルゴリズムの開発：実問題のパレートフロントは歪な形状である可能性があり，そのようなパレートフロントにも対応できるようにトポロジカルクラスタリングに基づく分割ベースの進化型多目的最適化アルゴリズムの開発を行った．実問題のパレートフロント上の解には，同じ目的関数値でも異なる決定変数値を持つようなマルチモーダルな問題が存在する．そのような問題に対応できるマルチモーダル多目的最適化進化アルゴリズムの開発を行った．

This year, we carried out the characteristic analysis of the world optimization problem, obtained the evaluation method of the solution set, and carried out the development of the solution set. (1) Characteristic analysis of real world optimization problem: objective relation and constraint conditions are defined by the formula, and the problem is solved by the evolutionary multi-objective optimization method. A visual examination of the technique. (2) The evaluation method for obtaining the solution set is discussed: the majority objective optimization problem is opposite to the evolutionary multiobjective optimization problem. For this purpose, we propose a method for evaluating the diversity of individual groups and the convergence of solution sets. A proposal for a comparative approach to diversity and generational change. A multi-purpose optimization problem is proposed, and constraints are considered. Evolutionary multi-purpose optimization problems are compared. (3) The development of the problem: the possibility of the problem's shape, the problem's shape, the possibility of the problem's shape, the problem's shape, the possibility of the problem's shape, the problem's shape, the possibility of the problem's shape, the problem's shape, the The solution of the problem is different from the solution of the problem. The problem exists because the value of the problem is different from that of the problem. The development of multi-purpose optimization evolution is carried out.