Hypervolumeに基づいた繰り返し型EMOアプローチの提案

抄録

進化型多目的最適化アルゴリズムの性能比較を行う場合，Hypervolumeなどの評価尺度を用いて，個々のアルゴリズムの性能を評価する．高い評価値を獲得できるアルゴリズムは，高い探索能力を持つアルゴリズムと考えられる．本論文では，評価尺度の最大化を目的とし，１回の実行で１つの解を獲得し，繰り返しにより非劣解集合を獲得する手法を提案する．数値実験を通して，既存アルゴリズムと提案手法との性能の比較を行う．