Process / pipelineSimulation / optimization
不確実性下でのロバストなパレート最適解の探索
ロバスト多目的最適化（RMOO）は、複数の相反する目的を同時に最適化しつつ、意思決定変数や問題パラメータの摂動に対して鈍感な解を見つけるためのフレームワークである。古典的なMOOとは異なり、RMOOは最適化ループに明示的に不確実性を組み込み、公称設計点だけでなく、妥当な動作条件の近傍全体で良好な性能を発揮するロバストなパレートフロンティアを生成する。
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出典
- Deb, K., & Gupta, H. (2006). Introducing robustness in multi-objective optimization. Evolutionary Computation, 14(4), 463–494. DOI: 10.1162/evco.2006.14.4.463 ↗
- Robust optimization. Wikipedia. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multi-Objective Optimization (RMOO) — optimizing multiple conflicting objectives under uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/robust-multi-objective-optimization
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