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代理支援進化アルゴリズム（SAEA）は、実際の適合度評価が少数しか許可されない高コストの最適化問題を解決するために主に開発されてきました。既存のSAEAのほとんどは、低次元の単一または多目的最適化問題を解決するために設計されており、多目的最適化には適していません。本稿では、人工ニューラルネットワークを使用して候補ソリューションと参照ソリューション間の優越関係を予測する代理支援多目的進化アルゴリズムを提案します。これは目的値を個別に近似するのではありません。予測における不確実性情報は、優越関係と共に考慮され、実際の目的関数を使用して評価される有望なソリューションを選択します。我々のシミュレーション結果は、提案されたアルゴリズムが一連の多目的最適化テスト問題において最先端の進化アルゴリズムを上回ることを示しています。”},{
Pan et al. (Mon,) studied this question.