ニュートラルネットワークの利用による多様性維持メカニズムを有する多目的遺伝的アルゴリズム
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(2) 2. solutions. f2. f2. solutions ununiformaly distributed. f1. real solutions distributed. (Artificial Neural Network:ANN). uniformaly distributed. ideal solutions distributed. f1. 1:. 3. ANN. ANN. 3.1. Artificial Neural Network. ANN. GA ANN. ANN ANN ANN 2). 2 2.1. (Multi Layer Perceptron:MLP). GA GA. 3.2. ANN. GA. 1 GA. GA. NSGA-II. 1). ANN 2.2 GA 2 2 2. solutions. f2. 1 1. ununiformaly distributed. f2. 1 solutions uniformaly distributed. linear interpolation. 1. f1 real solutions distributed. 2:. ANN −42−. f1 target solutions distributed.
(3) 3 4.1 ANN. GA. ANN. GA ANN. 3.3 GA. ANN ZDT6. IRN I. (IRN I ) . 2. 100. NAN N : AN N tmax :. 0. GA. t: k:. 4.2. ANN NSGA-II. i=1. Step1: NSGA-II. i. ANN. tmax /NAN N. NSGA-II. Step2-1:. 10. GA. 1. Step2-2: ANN ( Step2-3: n. 1:. ). 6 10 60. n−2. 2 1.0. Step2-4: ANN. 1 20 1/. Step2-5: ANN Step2-6: ANN. ANN. 2. ANN. 20,40. NSGA-II 3. (a). Step2-7: ANN Step1 (i = i + 1) Step2-1 . NSGA-II 3 (b) 3.3 Step2-1 Step2-6 3 (c). . 3. (a). (c). ANN. 4. ANN NSGA-II RNI. −43−. 30.
(4) 4. f2. 2.8. 2.8. 2.7. 2.7. 2.6. 2.6. f2. 2.5. 51.9. 2.4 0. 0.2. 0.4. 0.6. f1. 0.8. 2.3. 1. 0. 0.2. (a)NSGA-IIߦࠃࠅዉߐࠇߚ⟲. 0.4. f1. 0.6. 0.8. (b)㑆✢ߦᚑߐࠇߚ⟲. 2.7. f2. 2.6 2.5 2.4 2.3. 0. 0.2. 0.4. f1. 0.6. 0.8. 48.1. 1. 2.8. f2. Evaluate Num 800. Hybrid NSGA-II. 2.5. 2.4 2.3. Evaluate Num 368. 7 6 5 4 3 2 1 0. f2. 0. 1. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1. 7 6 5 4 3 2 1 0 0. 0.2. 3: ANN. 5:. 4 NSGA-II. Hybrid. 0.6. 0.8. (b)NSGA-II(100. (a)Hybrid(6. (c)ANNߦࠃࠆᄙ᭽ᕈ⛽ᜬᓟߩ⟲. 0.4. f1. f1. RNI. 5. NSGA-II. NSGA-II GA ANN. Hybrid NSGA-II. f2. 7 6 5 4 3 2 1 0. f2. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1. GA. 38.7. 61.3. 7 6 5 4 3 2 1 0. 5 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. f1. f1. (a)Hybridᚻᴺߦࠃࠅᓧࠄࠇߚ⸃. (b)NSGA-IIߦࠃࠅᓧࠄࠇߚ⸃. 4: 30. GA. 1. ANN. RNI. 4 RNI. ANN GA. NSGA-II. GA ANN. 4.3. GA. ANN. NSGA-II. NSGA-II NSGA-II. ANN. 2 2. 3 2:. RNI. 30 5. 2 Hybrid. NSGA-II. 6. 100. 60. 8. 368. 800. 10. 100. 1) Amrit Pratab Kalyanmoy Deb, Samir Agrawal and T. Meyarivan. A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: Nsga-ii. In KanGAL report 200001, Indian Institute of Technology, Kanpur, India, 2000. 2) C.Bishop. Neural networks for pattern recognition. Oxford University Press, 1997.. −44−. 1.
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