複雑な多目的最適化問題における分解ベース進化アルゴリズムによるローカルオプティマの分析と克服

分解ベース多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)は、非凸で非一様なパレート前線を持つ複雑な多目的最適化問題に適用すると、ローカルオプティマに陥りやすい。この問題の根本原因は、従来の参照点選択方法にあることを明らかにし、新しい参照点選択戦略を提案することで、この問題を解決する。