論文の概要: A Novel Multi-Objective Velocity-Free Boolean Particle Swarm Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05882v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 02:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:27:15.620811
• Title: A Novel Multi-Objective Velocity-Free Boolean Particle Swarm Optimization
• Title（参考訳）: 新しい多目的速度自由ブール粒子群最適化
• Authors: Wei Quan and Denise Gorse
• Abstract要約: 本稿では,粒子群最適化を多目的設定に拡張し,文献の知識を初めて活用する。 提案アルゴリズムであるMBOnvPSOは,速度更新規則の省略により単純化された。 さらに,提案アルゴリズムでは,非支配的なソリューションを格納するための外部アーカイブの利用や,ソリューションの多様性を促進するために群集距離を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6794788571524768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper extends boolean particle swarm optimization to a multi-objective setting, to our knowledge for the first time in the literature. Our proposed new boolean algorithm, MBOnvPSO, is notably simplified by the omission of a velocity update rule and has enhanced exploration ability due to the inclusion of a 'noise' term in the position update rule that prevents particles being trapped in local optima. Our algorithm additionally makes use of an external archive to store non-dominated solutions and implements crowding distance to encourage solution diversity. In benchmark tests, MBOnvPSO produced high quality Pareto fronts, when compared to benchmarked alternatives, for all of the multi-objective test functions considered, with competitive performance in search spaces with up to 600 discrete dimensions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ブール粒子群最適化を多目的設定に拡張し, 文献ではじめて知見を得た。 提案する新しいブールアルゴリズムであるmbonvpsoは,速度更新規則の省略により顕著に単純化され,局所光学系に粒子が閉じ込められるのを防ぐ位置更新規則に「ノイズ」項が含まれていることにより探索能力が向上した。 このアルゴリズムは非支配的なソリューションを格納するために外部アーカイブを使用し、ソリューションの多様性を促進するためにクラウド化距離を実装します。 ベンチマークテストでは、MBOnvPSOは、ベンチマークされた代替品と比較して、最大600個の離散次元の検索空間で競合する性能で、考慮された全ての多目的テスト関数に対して、高品質なパレートフロントを生成した。

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