論文の概要: Effects of Objective Normalization on Regions of Interest in Preference-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16382v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 08:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 18:36:05.044985
• Title: Effects of Objective Normalization on Regions of Interest in Preference-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: 主観的進化的多目的最適化における対象正規化が関心領域に及ぼす影響
• Authors: Ryuichi Mogami, Ryoji Tanabe,
• Abstract要約: EMOコミュニティでは、非正規化対象空間でROIを定義するか、正規化対象空間でROIを定義するかは標準化されていない。 本稿では、非正規化および正規化対象空間で定義される2つのROIが、異なるスケールの目的を持つ問題に対して著しく異なることを示す。 非正規化対象空間で定義されるROIは、正規化対象空間で定義されるROIよりもはるかに容易に近似できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference-based evolutionary multi-objective optimization (PBEMO) aims to approximate a region of interest (ROI) defined by the preference information from a decision maker (DM). Although objective functions in real-world applications typically have different scales, the issue of how to define the ROI in such problems has been overlooked in the literature. In fact, it has not been standardized in the EMO community whether the ROI should be defined in the unnormalized objective space or in the normalized objective space. In this context, this paper investigates the effects of objective normalization on ROIs. First, this paper shows that two ROIs defined in the unnormalized and normalized objective spaces can differ significantly for problems with differently scaled objectives. Then, we demonstrate that ROIs defined in the normalized objective space are highly difficult to approximate even on problems with equally scaled objectives because of poor approximations of the ideal and nadir points. In contrast, we show that ROIs defined in the unnormalized objective space are much easier to approximate than those defined in the normalized objective space.
• Abstract（参考訳）: 優先に基づく進化的多目的最適化(PBEMO)は、意思決定者(DM)の選好情報によって定義される関心領域(ROI)を近似することを目的としている。 現実のアプリケーションにおける客観的関数は、通常、異なるスケールを持つが、そのような問題におけるROIを定義する方法の問題は、文献で見過ごされている。 実際、EMO コミュニティでは、ROI が非正規化された対象空間や正規化された対象空間で定義されるべきかどうかを標準化していない。 この文脈では、客観的正規化がROIに与える影響について検討する。 まず、非正規化と正規化の目的空間で定義される2つのROIが、異なるスケールの目的を持つ問題に対して大きく異なることを示す。 そこで, 正規化対象空間で定義されるROIは, 理想点とナディル点の近似が不十分なため, 等スケールの目的を持つ問題においても近似が極めて困難であることを示す。 対照的に、非正規化対象空間で定義されるROIは、正規化対象空間で定義されるROIよりもはるかに容易に近似できることが示される。

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