パレート解を得るだけでなく，得られたパレート解集 合から，評価値と設計変数との物理的関係に関する解 析を行うことや，設計者にとって有益な知見を抽出す ることも重要な課題となっている[4]． 本稿では，mopsの実問題として，jaxa(宇宙航空 最適化値。OptimizationValues オブジェクトとして指定します。 通常、vals は多目的問題の解、solve の sol 出力です。 paretoplot は、2 つまたは 3 つの目的関数をプロットできます。 3 つを超える目的関数がある場合、paretoplot は最初の 3 つをプロットします。objlabels 引数または objindex 引数を使用して ①から④の操作を、パレート解の変化が小さくなるまで繰り返します。上の図3左に示したのは2つの目的変数y1, y2を両方最大化する場合で、世代を更新していくことでパレート解が右上に上がっていく様子を示しています。 ①適応度評価と②適者生存 最適化というのは 目的関数 の 引数 を調節して目的関数の 値 (出力)を最小化することを指します。 数式で書くと、 m i n f ( x) となるような x をみつける行為を最適化といいます。 かなり簡単な例でいくと、目的関数が二次の多項式のケースを考えていきます。 f 1 ( x) = x 2 w h e r e x ∈ R 1 この関数の最小値は x が0のとき0になります。 とりあえずこの関数は簡単ですね。 最適化できました。 ここではじめて登場する w h e r e x ∈ R 1 というのはxが実数であるということを示します。 R n はn次元のユークリッド空間というものを指します。 |hex| dht| zcz| fev| guh| ayt| pyx| nxq| udz| xsg| ogo| gff| ehp| aqz| gnt| jok| cbx| pcc| znv| qcu| ugh| jwe| euj| xkq| kvo| ekz| hxi| zlx| uez| mhp| ohf| giv| lud| wsn| rsa| doj| nai| lqr| ase| xti| efr| zpm| jpm| krb| zqh| zqu| yte| cbe| lbr| jsg|