多目的進化最適化アルゴリズムに関する包括的な調査 - データサイエンスの視点から

Centrala begrepp

本論文は、多目的進化最適化アルゴリズム、特にMOEA/Dに関する包括的な調査を行い、データサイエンスの手法を用いて、この分野の研究動向と知見を明らかにする。

Sammanfattning

本論文は、多目的進化最適化アルゴリズムの分野、特にMOEA/Dに関する包括的な調査を行っている。
まず、大規模な文献データを収集・整理し、知識グラフを構築した。これにより、この分野の全体像を把握することができた。
具体的な分析結果は以下の通り:

出版動向の分析: MOEA/Dに関する研究は2008年以降急激に増加しており、年平均40.5%の成長率を示している。研究者数も同様の傾向にある。

研究分野の分析: MOEA/Dの研究は、進化計算分野だけでなく、機械学習、ネットワーク科学、ソフトウェア工学、エンジニアリングなど、様々な分野に応用されている。

トピックモデリングによる研究テーマの抽出: 83のトピックが抽出され、方法論の改善と応用分野に大別できることが分かった。各トピックの特徴を詳細に分析した。

引用ネットワークと共著ネットワークの分析: MOEA/Dの研究の影響力や研究者間の協力関係などを明らかにした。

以上のように、本論文ではデータサイエンスの手法を駆使して、MOEA/Dに関する研究の全体像を包括的に分析・整理した。これにより、この分野の研究動向と知見を体系的に理解することができる。

Statistik

MOEA/Dに関する研究は2008年以降急激に増加しており、年平均40.5%の成長率を示している。
研究者数も同様の傾向にあり、2024年時点で10,000人を超えている。
MOEA/Dの研究は、進化計算分野だけでなく、機械学習、ネットワーク科学、ソフトウェア工学、エンジニアリングなど、様々な分野に応用されている。

Citat

"MOEA/Dに関する研究は2008年以降急激に増加しており、年平均40.5%の成長率を示している。"
"MOEA/Dの研究は、進化計算分野だけでなく、機械学習、ネットワーク科学、ソフトウェア工学、エンジニアリングなど、様々な分野に応用されている。"

Viktiga insikter från

A Survey of Decomposition-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization: Part II -- A Data Science Perspective

by Mingyu Huang... på arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.14228.pdf

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