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評価関数の重みパラメータを推定する対話型遺伝的アルゴリズム

机译：互动遗传算法估算评估函数的权重参数

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遺伝的アルゴリズムによる最適化問題の解法において，解（個体）の評価値が明示的に定式化できないとき，ユーザが直接解の評価を繰り返すことにより最適解を得ようとする対話型進化計算（IEC）が知られている．IECの研究は盛hに行われているが，デザィンの良し悪しのように，対象の多くは評価関数が全く定式化できない場合を想定していることが多い．しかし，明示的な評価関数が存在するが，そのパラメータがユーザによって異なる場合においてもIEC が有効であると考えられる．そこで，本研究では評価関数が個別評価値の線形和で表され，それらの重要度がユーザによって異なる場合の文寸話型遺伝的アルゴリズムを提案する．観光スケジュール作成問題などの問題に適用して本手法の有効性を示す．
机译：在通过遗传算法的优化问题的解决方案中，当解决方案（个体）的评估值无法明确制定时，交互式演进计算（IEC）通过直接重复解决方案的评估而获得最佳解决方案）已知。 虽然IEC的研究已经在盛H进行，但是许多受试者通常认为由于评估功能根本不能制定，就像设计的好坏一样。 但是，尽管存在显式评估功能，但即使参数因用户而异，也被认为是有效的。 因此，在本研究中，我们提出了一种句子式遗传算法，当评估函数通过单独评估值的线性和数量表示时，它们的重要性由用户变化。 它适用于旅游计划创作问题等问题，以证明这种方法的有效性。

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