| Project/Area Number |
20K04551
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
田村 健一 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 評価回数制約問題 / 多点型探索手法 / 進化計算 / 多点型アルゴリズム / 最適化問題 / ブラックボックス関数 / 目的関数評価回数 / 多点型最適化アルゴリズム / ブラックボックス問題 / 多点型最適化 / 評価回数制約 / 大域的最適化 / 多目的最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
大規模・複雑なシステムに対する最適化の応用が急速に広がりつつある。それらの応用の中には，目的関数の評価値を計算する際に，膨大な時間や費用等のコストを要する形態が多い。さらに，現実のプロジェクトでは，予算と時間の制約が必ず存在するので，それらの応用形態においては，目的関数の総評価回数に対する制約が必然的に生じることになる。本研究課題では，事前に指定される任意の目的関数の評価回数制約のもとで可能な限り優れた解を求める問題を「評価回数制約付き最適化問題」と呼び，まずは単目的問題に対する解法を構築することを目的とする。さらに，より実際的な問題である多目的最適化問題等に対して展開していく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
無制約連続型単目的問題を目的関数の評価回数制約下で効率的に解くための戦略と解法の枠組みに関する昨年度までの成果をまとめて学会の投稿論文として発表した。これは対象とするアルゴリズムの探索点の挙動が評価回数制約に対して理想的な状態になるように制御パラメータをイテレーション毎に逐次的に最適化することで対象アルゴリズムを評価回数制約に適応させる枠組みである。提案した枠組みを適用した代表的な二つのアルゴリズムを様々な評価回数制約設定のもとで様々な異なる特徴の目的関数に対して実行し，その数値実験結果から有効性を確認することができた。また，有制約連続型多目的問題に対して目的関数の評価回数制約のもとで効率的に探索を行う（有制約パレートフロントを近似する）多点型探索手法について国内会議で発表した。具体的には無制約連続型多目的最適化手法であるMOEA/Ｄを有制約問題に拡張した独自手法においてその探索点群の挙動に影響する制御パラメータを評価回数制約に応じてスケジューリングする方法である。また，本研究テーマの今後の展開として，提案した戦略を具体的な対象に応用することを予定しているが，その応用対象の候補として形状進化と運動制御の機構を備えたALifeモデルを考案した。このモデルの制御問題は逐次的最適化問題に帰着されるが，その目的関数の評価に際しては一定の時間コストがかかるため，実運用においては，最大評価回数を事前に指定することになり，評価回数制約付き問題となる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナ感染症拡大の影響が響いている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は無制約連続型単目的問題以外の問題クラスや応用問題に展開していく予定である。
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