| Project/Area Number |
17510139
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Social systems engineering/Safety system
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| Research Institution | Hiroshima Shudo University |
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Principal Investigator |
高濱 節子 Hiroshima Shudo University, 商学部, 教授 (60186989)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
HIROMITSU Seijirou 広島修道大学, 経済科学部, 教授 (90043827)
KAIO Naoto 広島修道大学, 経済科学部, 教授 (80148741)
KODAMA Masanori 広島修道大学, 経済科学部, 研究員 (20028989)
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| Project Period (FY) |
2005 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,590,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2008: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2007: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2005: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | 制約付き最適化 / 進化的計算 / 遺伝的アルゴリズム / Differential Evolution / Particel Swarm Optimization / 構造最適化 / 退化 / expensive optimization / 関数評価回数の削減 / 多目的進化的アルゴリズム / 近似モデル / アルゴリズム変換法 / Particle Swarm Optimization / Differenctial Evolution / 解の多様性 / 確率的変換法 / ハイブリッドアルゴリズム |
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| Research Abstract |
制約なし最適化手法の制約付き最適化手法への変換法であるα制約法を改良したε制約法を提案し, GA, DE, PSOに適用したε GA, ε DE, ε PSOを提案し,安定的かつ高速に高精度の最適解が探索できることを示した.また, GA, DE に退化を導入したGAd, DEd を提案し,簡潔かつ汎化性能の高いモデル推定ができることを示した.進化的アルゴリズムを用いた多目的最適化において,探索点がPareto最適解集合全体に均一に分布するように等距離選択および拡張交叉を提案し,その有効性を示した.
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