Development of a new multi-objective local search considering local Pareto optimality and its application to inverse problem

考虑局部帕累托最优性的新型多目标局部搜索及其在反演问题中的应用

• 批准号: 23500268
• 负责人: WATANABE Shinya
• 金额: $ 3.24万
• 依托单位: Muroran Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23500268/
• 关键词: 進化型多目的最適化; 局所探索; 逆問題; 少数投影CT; 多目的最適化アルゴリズム; 位相回復; 局所パレート性; 小数投影CT

A new multi-objective local search approach considering local Pareto optimality has been proposed. This approach also has an interpolation mechanism for capturing the whole of Pareto subsets. Through the numerical examples, the effectiveness of the proposed approach could be indicated.Furthermore, a new approach based on Evolutionary Multi-criterion Optimization (EMO) for sparse CT problem were developed. This approach incorporates Gerchberg -Saxton algorithm (GS algorithm) that is the fact standard method in the field of phase retrieval problem as optimization tool and implements an original genetic operators utilizing the characteristics of strength distribution. The superiority of our approach could be confirmed by comparison to the existing approaches in sparse CT problem.

已经提出了一种新的多目标本地搜索方法，以考虑本地帕累托最优性。这种方法还具有插值机制，用于捕获整个帕累托子集。通过数值示例，可以表明所提出的方法的有效性。FurThermore开发了一种基于进化多数准则优化（EMO）的新方法，用于稀疏CT问题。这种方法结合了Gerchberg -Saxton算法（GS算法），该算法是相位检索问题领域中的事实标准方法作为优化工具，并利用强度分布的特征来实现原始遗传操作员。与稀疏CT问题中的现有方法相比，可以证实我们方法的优势。

项目成果

進化型多目的最適化における最適性を考慮した局所探索法の提案

进化多目标优化中考虑最优性的局部搜索方法的提出

• 发表时间: 2011
• 作者: 大江 将悟;渡邉 真也;塩谷 浩之;渡邉 真也
• 通讯作者: 渡邉 真也

進化型多目的最適化に基づく少数方向投影からのCT画像再構成

基于进化多目标优化的少量方向投影CT图像重建

• 发表时间: 2011
• 作者: 大江 将悟;渡邉 真也,塩谷 浩之
• 通讯作者: 渡邉 真也,塩谷 浩之

A Proposal on Analysis Support System Based on Association Rule Analysis for Non-dominated Solutions

基于非支配解关联规则分析的分析支持系统的提出

• DOI: 10.1527/tjsai.29.219
• 发表时间: 2014
• 期刊: Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence
• 作者: 渡邉 真也;千葉 祐大;金崎 雅博
• 通讯作者: 金崎 雅博

Statistical inference: The minimum distance approach

• DOI: 10.1080/02664763.2012.681565
• 发表时间: 2012-08
• 期刊: Journal of Applied Statistics
• 影响因子: 1.5
• 作者: A. Karagrigoriou

多目的局所探索法における近似関数導入の効果

多目标局部搜索方法中引入逼近函数的效果

• 发表时间: 2013
• 作者: 長舟和馬;渡邉真也;塩谷浩之;堤浩章，渡邉真也;横内 直樹,渡邉 真也
• 通讯作者: 横内 直樹,渡邉 真也