進化型多目的最適化（Evolutionary Multiobjective Optimization: EMO）は進化計算の分野で活発に研究されている領域の一つである．注目する最適化手法を多目的問題に適用した場合の性能を調査するため，様々な特徴をもつ多目的ベンチマーク問題が提案されている．本論文では，ベンチマーク問題の解の存在空間に着目し，問題の性質を調査する．具体的には，代表的なベンチマーク問題であるDTLZおよび多目的ナップサック問題に対し，ランダムに生成された解集合とパレートフロントの間の解の分布の比較を行う．また，その特徴が進化型多目的最適化手法の探索性能に与える影響を調査する．
