本稿では、多目的最適化差分進化アルゴリズムについて研究する。PWMインバータのスイッチング動作の多目的最適化を例として考える。このアプリケーションでは、各エージェントはインバータのスイッチング位相に相当し、m′次までの高調波成分と基本波の振幅スペクトルと所望の値との誤差を減少させるよう変化する。提案するアルゴリズムでは、Criteria以下で目的関数を構成する要素関数のfitnessが上昇することを認めている。この寛容な評価が2つの目的に関する基準に満たす解の探索を可能にする。さらに、スイッチング回数の調節をアルゴリズムに取り入れる。スイッチング回数の調節は、探索性能を改善し得る。基本的な数値実験を行い、提案するアルゴリズムの有効性を検証する。%This paper studies Multi-Objective Differential Evolution algorithm. We consider multi-objective optimization of switching operation of the PWM inverters as an example. In this application, each agent corresponds to switching pheases of the inverters and varies to improve two objects of the sum of lower order harmonics and error between desired values and an amplitude spectrum of a fundamental wave. In proposed algorithm, it is permitted that fitness of component functions constitutes an object function increase below the criteria. This tolerant evaluation allows to find solutions satisfy criteria of two objects. Furthermore, we introduce the switching frequency adjustment to this algorithm. The switching frequency adjustment improves the search performance. Performing basic numerical experiments, effectiveness of proposed algorithm is confirmed.
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