MOEAフレームワーク

MOEAフレームワーク
初回リリース	2011年11月21日 （2011年11月21日）
安定版リリース	5.1 [1] / 2025年6月24日; 6か月前 （2025年6月24日）
リポジトリ	github.com/MOEAFramework/MOEAFramework
書かれた	ジャワ
プラットフォーム	クロスプラットフォーム
タイプ	進化計算
ライセンス	GNU劣等一般公衆利用許諾書
Webサイト	www.moeaframework.org

MOEAフレームワークは、多目的最適化に特化したJava用のオープンソース 進化計算ライブラリです。遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング、文法的進化、微分進化、粒子群最適化など、様々な多目的進化アルゴリズム（MOEA）をサポートしています。そのため、最先端のMOEAの効率性、信頼性、制御性を評価するための数多くの比較研究に利用されてきました。

特徴

MOEAフレームワークは、多目的進化アルゴリズム（MOEA）を迅速に設計、開発、実行、そして統計的にテストするための拡張可能なフレームワークです。25種類のMOEAと80以上のテスト問題を備えています。

MOEAフレームワークでは、様々な型の1つ以上の決定変数を用いて新しい問題が定義されます。これには、バイナリ文字列、実数、順列といった一般的な表現が含まれます。さらに、バッカス・ナウア記法の進化文法と、内部チューリング完全なプログラミング言語を用いたプログラムもサポートしています。問題が定義されると、ユーザーはサポートされている任意のMOEAを用いて問題を最適化できます。

感度分析

MOEAフレームワークは、感度分析をサポートする唯一の進化計算フレームワークです。この場合の感度分析では、MOEAのパラメータが出力（つまり、結果の品質）にどのように影響するかを調べます。また、感度分析では、パラメータの変更に対するMOEAの堅牢性を測定します。パラメータ化に対して動作が敏感なMOEAは簡単に制御できません。逆に、パラメータに対して鈍感なMOEAは制御可能です。^[2] 各MOEAの感度を測定することにより、MOEAフレームワークは各MOEAの制御パラメータを特定し、パラメータを微調整するためのガイダンスを提供できます。さらに、さまざまな問題領域にわたってパラメータの変化に対して一貫して鈍感なMOEAは、最適化問題を解く堅牢な能力があるため高く評価されています。

参照

• 無料のオープンソースソフトウェアポータル

• ECJ、進化アルゴリズムを実装するためのツールキット
• Paradiseo、メタヒューリスティックスフレームワーク

参考文献

1. “リリース 5.1”. 2025年6月24日. 2025年6月24日閲覧。
2. Hadka, D.; Reed, P. (2012). 「多目的進化最適化における探索制御と故障モードの診断的評価」.進化計算. 20 (3): 423– 452. doi :10.1162/evco_a_00053. PMID  21970448. S2CID  26097592.

外部リンク

• 公式サイト