多目的ブラックボックス関数最適化のための局所探索法の探索効 率の向上

摘要

多目的ブラックボックス関数最適化は，実問題にしばしば現れる重要な問題である．多目的関数最適化は，複数の相反する連続値関数を最適化する問題である．目的関数の明示的な表現が与えられない多目的ブラックボックス関数最適化は，勾配を解析的に求めることができないため，困難な問題クラスとして知られる．全ての目的関数について，解x1 が解x2 に劣らず，少なくとも一つの目的関数について優るとき，x1 はx2 を優越するといい，x1 ≺ x2 とかく．x′ ≺ x を満たす実行可能解x′ がないとき，解x をパレート解とよぶ．一般に，パレート解は複数存在する．すべてのパレート解のみを含む集合をパレート解集合とよぶ．近似解集合のパレート解集合に対する被覆度と精度により測られる．