高速でエリート主義的な多目的遺伝的アルゴリズム：NSGA-II

非劣性ソート及びシェアリングを用いる多目的進化的アルゴリズム（MOEA）は主に以下の点で批判されています：(1) 計算量がO(MN^3)であること（Mは目的関数の数、Nは個体群サイズ）；(2) 非エリート主義的アプローチであること；(3) シェアリングパラメータを指定する必要があること。本論文では、これら3つの問題を解消する非劣性ソートベースのMOEAであるNSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）を提案します。具体的には、O(MN^2)の計算複雑度を持つ高速非劣性ソート手法を提示します。また、親個体群と子個体群を組み合わせて選抜し、適合度と分布の観点で最良のN解を選択する選択演算子も導入します。困難なテスト問題におけるシミュレーション結果は、NSGA-IIが多目的最適解群（パレート最適解群）をより良く分散して収束できることを示しており、同様にエリート主義的MOEAであるパレートアーカイブ進化戦略およびストレングス-パレート進化アルゴリズムを上回っています。さらに、制約付き多目的問題を効率的に解くために、支配の定義を修正しました。制約付きNSGA-IIを用いた複数のテスト問題（5目的7制約の非線形問題を含む）におけるシミュレーション結果は、他の制約付き多目的最適化手法と比較し、NSGA-IIの大幅に優れた性能を示しています。