多目的最適化問題は，自動車設計や生産計画など様々な分野で利用され，複数の評価基準のバランスを取る必要がある重要な問題である．目的関数の重みに応じて最適解が変化するため，多様な重みに対して非劣解集合を求める必要がある．その代表的手法として，遺伝的アルゴリズムを用いて解集団を進化させながら多点探索を行う進化型多目的最適化が広く研究されている．しかし，問題が複雑になると解が十分に収束しない場合がある．この課題に対し，私たちの先行研究では過去の類似問題の非劣解を初期解に活用する手法を提案した．本研究ではこの類似問題の構成を複数設計し，その違いが探索性能に与える影響について調査・検討する．