Process / pipelineSimulation / optimization
Bayesian NSGA-II — サロゲート支援多目的進化的最適化
Bayesian NSGA-IIは、高価な多目的最適化問題を解決するために、ガウス過程サロゲートモデル（ベイズメタモデル）をNSGA-IIの進化的ループに統合します。高コストな真の関数評価を高速な確率的予測に置き換えることで、標準のNSGA-IIよりもはるかに少ない実評価で高品質なパレートフロント近似を発見します。
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出典
- Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182–197. DOI: 10.1109/4235.996017 ↗
- Emmerich, M. T. M., Giannakoglou, K. C., Naujoks, B. (2006). Single- and multiobjective evolutionary optimization assisted by Gaussian random field metamodels. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 10(4), 421–439. DOI: 10.1109/TEVC.2005.859463 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Surrogate-Assisted Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/bayesian-nsga-ii
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