抄録
現実世界の多くの問題は，競合する複数の目的を同時に考慮する必要がある多目的最 適化問題であり，互いに優劣を判断できない多数のパレート最適解が存在する．進化 型多目的最適化は，多点探索という進化計算の最大の特徴を有効活用することで，多 数のパレート最適解を同時に求めることを目的とした研究分野である．本講演では， まず，パレート優越関係に基づく進化型多目的最適化アルゴリズムの基本構造を解説 する．次に，進化型多目的最適化で大きな注目を集めている多数目的最適化や選好情 報の活用，様々な探索手法とのハイブリッド化などの研究課題を紹介する．最後に， 有望な応用分野である進化型多目的知識獲得における研究方向を紹介する．
