論文の概要: sKPNSGA-II: Knee point based MOEA with self-adaptive angle for Mission
Planning Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08867v1
- Date: Thu, 20 Feb 2020 17:07:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 07:18:35.056429
- Title: sKPNSGA-II: Knee point based MOEA with self-adaptive angle for Mission
Planning Problems
- Title（参考訳）: sKPNSGA-II: ミッションプランニング問題に対する自己適応角度を有するニーポイントベースMOEA
- Authors: Cristian Ramirez-Atencia and Sanaz Mostaghim and David Camacho
- Abstract要約: いくつかの問題には、多くの非支配的な解をもたらす多くの目的がある。
本稿では,最も重要な解を得るために設計された新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは無人航空機(UAV)ミッション計画問題における実世界の応用に応用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-world and complex problems have usually many objective functions that
have to be optimized all at once. Over the last decades, Multi-Objective
Evolutionary Algorithms (MOEAs) are designed to solve this kind of problems.
Nevertheless, some problems have many objectives which lead to a large number
of non-dominated solutions obtained by the optimization algorithms. The large
set of non-dominated solutions hinders the selection of the most appropriate
solution by the decision maker. This paper presents a new algorithm that has
been designed to obtain the most significant solutions from the Pareto Optimal
Frontier (POF). This approach is based on the cone-domination applied to MOEA,
which can find the knee point solutions. In order to obtain the best cone
angle, we propose a hypervolume-distribution metric, which is used to
self-adapt the angle during the evolving process. This new algorithm has been
applied to the real world application in Unmanned Air Vehicle (UAV) Mission
Planning Problem. The experimental results show a significant improvement of
the algorithm performance in terms of hypervolume, number of solutions, and
also the required number of generations to converge.
- Abstract（参考訳）: 現実世界や複雑な問題は通常、一度に最適化しなければならない多くの客観的関数を持つ。
過去数十年にわたり、MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithms)はこの種の問題を解決するように設計されている。
しかしながら、いくつかの問題には最適化アルゴリズムによって得られる多くの非支配的解をもたらす多くの目的がある。
非支配的なソリューションの大きなセットは、意思決定者による最も適切なソリューションの選択を妨げる。
本稿では,pareto optimal frontier (pof) から最も重要な解を得るための新しいアルゴリズムを提案する。
このアプローチは、膝点解を見つけることができるmoeaに適用されるコーンドーミネーションに基づいている。
最適な円錐角を得るために,進化過程における角度の自己適応に使用される超体積分布計量を提案する。
このアルゴリズムは無人航空機(UAV)ミッション計画問題における実世界の応用に応用されている。
実験の結果,ハイパーボリューム,解数,収束に必要な世代数といった点でアルゴリズムの性能が大幅に向上した。
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