Process / pipelineSimulation / optimization
多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA） — パレート最適解のための進化的探索
多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）は、2つ以上の相反する目的関数を同時に最適化することにより、候補解の集団をパレート最適フロンティアへと進化させる進化的計算手法である。これは、トレードオフを単一のスコアに収束させるのではなく、意思決定者が選択できる非支配解の集合を生成する。
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出典
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley. ISBN: 9780201157673
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/multi-objective-genetic-algorithm
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- 遺伝的アルゴリズム最適化↔ compare
- 多目的最適化シミュレーション↔ compare
- 多目的粒子群最適化（MOPSO）シミュレーション↔ compare
- Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)シミュレーション↔ compare
この手法を参照する項目
エージェントベース遺伝的アルゴリズムエージェントベース多目的最適化Agent-based NSGA-IIBayesian NSGA-II決定論的遺伝的アルゴリズムMulti-Objective Agent-Based Modeling多目的アントコロニー最適化（MOACO）多目的セル・オートマトンMulti-Objective Dynamic Programming多目的粒子群最適化（MOPSO）Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)Multi-objective Tabu Search (MOTS)政策シナリオ遺伝的アルゴリズム政策シナリオ多目的最適化ロバスト遺伝的アルゴリズムロバストNSGA-II確率的NSGA-II