情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

実世界における最適化問題の多くは,互いにトレードオフの関係にある複数の目的を制約条件に違反しないように,同時に最適化することが要求される.このような問題を制約付き多目的最適化問題という.本研究では,Two-Stage Non-dominated Sorting and Directed Mating (TNSDM)アルゴリズムに注目し,TNSDMアルゴリズムにおける指向性交配の有効性を高める交叉手法Polynomial Mean-Centric Crossover (PMCX)と一般的な交叉手法Simulated Binary Crossover (SBX)を並列化させ,実行不可能解を用いた指向性交配の有効性を世代あたりの探索性能に関して高める手法を提案する.本研究の有用性を示すために,凸型のパレート最適解をもつmCDTLZに対して,提案法,SBX,PMCXを用いて比較実験を行った.結果は,すべての世代において,PMCX,SBXよりも高いHypervolumeを示した.