支配と分解に基づく進化的多目的最適化アルゴリズム

An evolutionary many-objective optimization algorithm based on dominance and decomposition
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.19, No.5, pp.694-716, 2015
20171005harada

進化的多目的最適化において,収束と多様性のバランスを調整することは重要な問題である.2 つおよび3 つの目的を含む様々な実践的な問題におけるニッチを実証してきたほとんどの既存手法は,多目的最適化問題における重大な課題に直面している.本論文では,多目的最適化における支配と分解に基づいた戦略を組み合わせた統一的パラダイムを提案する.我々の主な目的は,進化過程の収束性と多様性のバランスを取るために,支配と分解に基づく戦略の両方の利点を活用することである.提案手法の性能が検証され,最大15 目的を持つ多数の制約なしベンチマーク問題に4 つの最先端のアルゴリズムと比較された.実証結果は、考慮した全てのテスト問題において提案手法の優位性を十分に実証した.さらに、我々は制約付き多目的問題を開放するためにこの手法を拡張する.近年提案された他の2 つの制約付き最適化手法と比較して,提案手法は全ての制約付き最適化問題で高い性能を示した.

パレート最適決定木の開発への多目的遺伝的プログラミング手法

Decision Support Systems Volume 43, Issue 3, April 2007, Pages 809-826

A multi-objective genetic programming approach to
developing Pareto optimal decision trees

classi cation 問題はデータ・マイニングで頻出する問題である.デシジョン・ツリー技術は分類モデルを作る
ために広く使用されてきた.モデルは非常によく人間がおこなう推論に似ており,理解するのが簡単である.異
なるタイプの分類エラーが等価ではないことを意味して,多くの現実世界の分類問題がそのコストに敏感である.
異なるデシジョン・ツリーが異なるコスト・セッティングの下で卓越する場合があるので,異なるタイプの誤った
分類エラーのコストが正確に決定されない場合,1 セットの支配されていないデシジョン・ツリーは開発されてい
るべきであり,考察のための意思決定者に提示されるべきである.本論文では,そのような代替パレート最適決
定木の開発への多目的遺伝的プログラミング手法を提案する.さらにそれは,意思決定者が偽陰性対偽陽性
や感度対特異性のような矛盾する目的上の部分的な優先権を指定することを可能にする.糖尿病予測問題および
クレジットカード・アプリケーション承認問題は,提案されたアプローチのアプリケーションを説明するために
使用される.

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