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  2. 学術雑誌論文

Multi-objective genetic programming with partial sampling and its extension to many-objective

https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/7374
https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/7374
5e8e8e5e-1323-4443-ad4e-56afcb789b7f
名前 / ファイル ライセンス アクション
snas1(3)_207.pdf snas1(3)_207.pdf (787.2 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-07-05
タイトル
タイトル Multi-objective genetic programming with partial sampling and its extension to many-objective
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
主題 Many-objective genetic programming
キーワード
主題 Partial sampling
キーワード
主題 Tree structural distance
キーワード
主題 Pareto partial dominance
キーワード
主題 Subset size scheduling
キーワード
主題 Elimination of duplicates
キーワード
言語 en
主題 Many-objective genetic programming
キーワード
言語 en
主題 Partial sampling
キーワード
言語 en
主題 Tree structural distance
キーワード
言語 en
主題 Pareto partial dominance
キーワード
言語 en
主題 Subset size scheduling
キーワード
言語 en
主題 Elimination of duplicates
資源タイプ
資源タイプ journal article
著者 Ohki, Makoto

× Ohki, Makoto

WEKO 2786
e-Rad 00263484
研究者総覧鳥取大学 100000475

en Ohki, Makoto

Search repository
著者所属
値 鳥取大学工学研究科情報エレクトロニクス専攻電気電子工学講座
著者所属(英)
言語 en
値 Tottori University
抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper describes a technique on an optimization of tree-structure data by of multi-objective evolutionary algorithm, or multi-objective genetic programming. GP induces bloat of the tree structure as one of the major problem. The cause of bloat is that the tree structure obtained by the crossover operator grows bigger and bigger but its evaluation does not improve. To avoid the risk of bloat, a partial sampling operator is proposed as a mating operator. The size of the tree and a structural distance are introduced into the measure of the tree-structure data as the objective functions in addition to the index of the goodness of tree structure. GP is defined as a three-objective optimization problem. SD is also applied for the ranking of parent individuals instead to the crowding distance of the conventional NSGA-II. When the index of the goodness of tree-structure data is two or more, the number of objective functions in the above problem becomes four or more. We also propose an effective many-objective EA applicable to such the many-objective GP. We focus on NSGA-II based on Pareto partial dominance (NSGA-II-PPD). NSGA-II-PPD requires beforehand a combination list of the number of objective functions to be used for Pareto partial dominance (PPD). The contents of the combination list greatly influence the optimization result. We propose to schedule a parameter r meaning the subset size of objective functions for PPD and to eliminate individuals created by the mating having the same contents as the individual of the archive set.
書誌情報 SN Applied Sciences
en : SN Applied Sciences

巻 1, 号 3, p. 207-220, 発行日 2019-02-04
出版者
出版者 Springer International Publishing
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 25233971
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1007/s42452-019-0208-y
権利
権利情報 © Springer Nature Switzerland AG 2019
情報源
関連名称 Ohki, M. Multi-objective genetic programming with partial sampling and its extension to many-objective. SN Appl. Sci. (2019) 1: 207. https://doi.org/10.1007/s42452-019-0208-y. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in SN
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-019-0208-y
関連名称 https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-019-0208-y
著者版フラグ
出版タイプ AM
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Ver.1 2023-08-02 06:19:33.700528
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