ノイズを含む多目的最適化問題に対する参照点に基づく差分進化アルゴリズム

摘要

現実的な最適化問題は数多くの目的関数を持ち，それらにノイズが含まれることも少なくない。また，現実の世界では意思決定の誤りが人命に関わる甚大な被害を及ぼす場合もあり，最悪状況を想定した最適化が望まれる。そこで，著者らは不確実な環境下で最悪状況を考慮した多目的最適化問題を定式化するとともに，その実行可能なパレート最適解集合を効率的に探索するため，独自の進化型多目的最適化アルゴリズム(EMOA: Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithm)を提案している。著者らが考案したEMOA(DEUCRと呼ぶ)は差分進化(DE: Differential Evolution)に基づくものである。また，DEUCRではNSGA-Ⅲの生存選択を採用している。NSGA-Ⅱは広く利用されているEMOAであるが，目的数が4以上では多様性のある非劣解集合が得られない。NSGA-Ⅱの生存選択を改良したNSGA-Ⅲは4目的以上の最適化問題にも有効である。ただし，NSGA-Ⅲの生存選択では，同一ランクの個体の評価において，目的開数空間に適切に配置された参照点の集合が必要となる。