@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00018585,
 author = {山代, 大輔 and 吉川, 大弘 and 古橋, 武 and YAMASHIRO, Daisuke and YOSHIKAWA, Tomohiro and FURUHASHI, Takeshi},
 issue = {6},
 journal = {知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics},
 month = {Dec},
 note = {進化的計算手法は,全探索が困難な最適化問題に対して,「より良い解を,より早く」求める手法である.一方,近年の急速な計算機の発達は,この進化的計算手法の次のステージへの飛躍を可能にした.多目的最適化問題における,「より多様な解」の要求である.多目的最適化問題では,最近の計算機性能に頼ることで,数多くのパレート解が短時間で生成可能となった.これにより,獲得された多次元な評価値を持つ膨大な数のパレート解を,解析する/ユーザに効果的に呈示し,満足解の選択を支援する技術の開発が今後必要不可欠になると考えられる.本論文では,多目的最適化問題の1つである看護師スケジューリング問題において得られた多次元な評価値を持つパレート解に対し,可視化手法を適用することで,その解釈を容易にし,またユーザに対して効果的に呈示を行い,ユーザの求める満足解の選択を支援する., Recently, the rapid progress of computers introduces evolutionary computations to next step, which is the demand for the variety of Pareto solutions in multi-objective optimization problems. We can acquire a large amount of Pareto solutions in a short time. However, it is difficult to grasp the acquired Pareto solutions effectivelly, because the Pareto solutions have multi-dimensional fitness values. This paper tries to support a user to select satisfying solutions with visualization method. This paper applies a visualization method to acquired Pareto solutions which have multi-objective fitness values. It enables us to grasp the distributed structure of Pareto solutions and clarify the relationship among multi-objective fitness values. This paper shows that the visualization result enables us to interpret the characteristics of Pareto solutions through experimental result of Nurse Scheduling Problem (NSP) which is one of the multi-objective optimization problems.},
 pages = {850--859},
 title = {可視化手法を用いた多目的最適化問題における満足解の選択支援},
 volume = {20},
 year = {2008}
}