概要

多目的最適化のためのハイブリッド単体非優勢ソート遺伝的アルゴリズム

セイド・H・プルタクドゥスト、セイド・M・ザンダヴィ

この論文では、2 つの確立されたヒューリスティック アルゴリズムのユーティリティを介して、多目的最適化問題のためのハイブリッド スキームを紹介します。提案されたハイブリッド スキームは、Nelder-Mead シンプレックス アルゴリズム (SA) と非優越ソート遺伝的アルゴリズム II (NSGA II) の 2 つの部分で構成されます。この点で、NSGA II による最適点のソートに続いて、SA は最適セットを検索してローカル最適点を見つけ、グローバル最小値を含む可能性のある有望な領域を特定します。SA は最適点の有望な領域を正確かつ迅速に利用できる効率的なアルゴリズムであるため、これは特に役立ちます。提案されたハイブリッド スキームは、いくつかのベンチマーク関数の多目的最適化に適用され、そのパフォーマンスが従来の NSGA II および多目的粒子群最適化 (MOPSO) のパフォーマンスと比較されます。数値結果は、提案されたハイブリッド スキームが既存のアルゴリズムよりも優れた競争力のある結果を提供することを示しています。

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