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Development of Evolutionary Multiobjective Optimization Algorithms and Benchmark Problem Design based on the Analysis of Real-world Problems

Research Project

Project/Area Number 23K24920
Project/Area Number (Other) 22H03664 (2022-2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023)
Section一般
Review Section Basic Section 61040:Soft computing-related
Research InstitutionOsaka Metropolitan University

Principal Investigator

能島 裕介  大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (10382235)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 増山 直輝  大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (00815607)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Keywords多目的最適化 / 知識獲得 / 進化計算 / クラスタリング
Outline of Research at the Start

多くの実世界最適化問題(以下,実問題と呼ぶ)は,複数の目的関数や制約条件を持ち,1つの解候補の評価に膨大な時間が掛かることもある.そのような問題は,数値解析によって解を求めることが困難であり,実行可能な複数の非劣解を有限時間で求める方法として,進化型多目的最適化アルゴリズムが提案されている.アルゴリズムの開発には,人工ベンチマーク問題が一般的に使われるが,実問題に即さない特殊な特徴を有し,実問題に即さないアルゴリズム開発が行われている.本研究では,実問題の特徴を解析し,ベンチマーク問題と実問題の類似点・相違点を明らかにする.また,実問題に即したベンチマーク問題とアルゴリズムの開発を行う.

Outline of Annual Research Achievements

本研究では,実世界多目的最適化問題の特徴を解析し,ベンチマーク問題と実問題の類似点・相違点を明らかにする.また,実問題に即したベンチマーク問題とアルゴリズムの開発を行う.
本年度は実世界最適化問題の特徴解析,獲得された解集合の評価方法の検証,実問題を想定したアルゴリズムの開発を行った.
(1)実世界最適化問題の特徴解析:目的関数や制約条件が数式のみで定義された実問題のパレートフロントや実行可能領域の形状,目的関数値と決定変数値との関係性調査を拡充することができた.また,可視化・解析結果の公開に向けた検討を行った.
(2)獲得された解集合の評価方法の検証:多数目的最適化問題を多様性と収束性の観点で切り分けた評価手法の有効性を検証し,評価手法の改良を行った.成果として国際会議で1件,国内会議で1件発表を行った.
(3)実問題を想定したアルゴリズムの開発:様々なパレートフロント形状に対応可能な進化型多目的最適化アルゴリズムを開発し,研究成果をIEEE Accessに掲載した.決定変数空間で異なるパレートセット集合を探索可能な進化型多目的最適化アルゴリズムを開発し,研究成果を国際会議にて2件,国内会議にて1件発表した.なお,国際会議ISIS2023では優秀発表賞を授与した.また,複数サーバによる最適化を想定した連合サロゲート進化型多目的最適化フレームワークの検討を行い,その成果を国内で1件発表し,2024年度開催の国際会議にも採択されている.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

(1)実世界最適化問題の特徴解析:目的関数や制約条件が数式のみで定義された実問題に対する解析は,数の拡充はできたが,一般公開に向けた可視化部分の開発が予定よりも遅れている.また,シミュレーションを伴う実問題に関してはあまり実施できていない.
(2)獲得された解集合の評価方法の検証:多数目的最適化問題を多様性と収束性の観点で切り分けた評価手法の有効性を検証し,評価手法の改良を行った.成果として国際会議で1件,国内会議で1件発表を行うことができたので,概ね順調に進展していると言える.これらの成果をまとめてジャーナル論文の投稿を検討している.
(3)実問題を想定したアルゴリズムの開発:様々なパレートフロント形状に対応可能な進化型多目的最適化アルゴリズムを開発し,研究成果をIEEE Accessに掲載した.決定変数空間で異なるパレートセット集合を探索可能な進化型多目的最適化アルゴリズムを開発し,研究成果を国際会議にて2件,国内会議にて1件発表した.また,複数サーバによる最適化を想定した連合サロゲート進化型多目的最適化フレームワークの検討を行い,その成果を国内で1件発表し,2024年度開催の国際会議にも採択されている.実問題を想定したアルゴリズムの開発は当初予定よりも進展していると思われる.
以上をまとめると,全体的に概ね順調に進展していると言える.

Strategy for Future Research Activity

2024年度は引き続き実世界最適化問題の特徴解析,獲得された解集合の評価方法の検討,実問題を想定したアルゴリズムの開発を行う.
(1)実世界最適化問題の特徴解析:目的関数や制約条件が数式のみで定義された実問題と,シミュレーションを伴う実問題において,膨大な解情報を生成しデータベースの拡充を行う.そのデータベースを用いてパレートフロントや実行可能領域の形状,目的関数値と決定変数値との関係性を調査する.クラスタリングやIf-thenルール集合を用いた可視化による解析を行う.
(2)獲得された解集合の評価方法の提案:多数目的最適化問題を評価する指標に関して成果をまとめジャーナルに投稿する.
(3)実問題を想定したアルゴリズムの開発:複雑なパレートフロントに対応可能な制約付き進化型多目的最適化手法の開発,同一評価値を持つ複数の解を探索可能な進化型多目的最適化手法の開発,またそれらの融合手法の検討を行う.さらに,複数サーバでの最適化を考慮した連合学習型の最適化手法の開発を行う.

Report

(2 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • 2022 Annual Research Report
  • Research Products

    (15 results)

All 2024 2023 2022 Other

All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (12 results) (of which Int'l Joint Research: 6 results)

  • [Int'l Joint Research] 南方科技大学/湖南大学(中国)

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Int'l Joint Research] 南方科技大学(中国)

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] Reference Vector Adaptation and Mating Selection Strategy via Adaptive Resonance Theory-Based Clustering for Many-Objective Optimization2023

    • Author(s)
      Kinoshita Takato、Masuyama Naoki、Liu Yiping、Nojima Yusuke、Ishibuchi Hisao
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 11 Pages: 126066-126086

    • DOI

      10.1109/access.2023.3331747

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] 親個体選択戦略の変更による2目的変換に基づくマルチモーダル多目的最適化アルゴリズムの改良2024

    • Author(s)
      徳坂光彦,増山直輝,能島裕介
    • Organizer
      第25回進化計算学会研究会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] A decomposition-based multi-modal multi-objective evolutionary algorithm with problem transformation into two-objective subproblems2023

    • Author(s)
      Y. Nojima, Y. Fujii, N. Masuyama, Y. Liu, and H. Ishibuchi
    • Organizer
      Conference on Genetic and Evolutionary Computation (GECCO)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Effects of parent selection schemes on the search performance of multi-modal multi-objective evolutionary algorithm with problem transformation into two-objective subproblems2023

    • Author(s)
      Y. Nojima, T. Tokusaka, and N. Masuyama
    • Organizer
      24th International Symposium on Intelligent Systems (ISIS 2023)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Riesz s-energy indicators for diversity assessment of multiobjective evolutionary algorithms2023

    • Author(s)
      T. Kinoshita, N. Masuyama, and Y. Nojima
    • Organizer
      24th International Symposium on Intelligent Systems (ISIS 2023)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 制約付き問題のための適応的問題分割ベース進化型多目的最適化アルゴリズムの検討2023

    • Author(s)
      木下貴登,増山直輝,能島裕介
    • Organizer
      第39回ファジィシステムシンポジウム
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 実世界多目的最適化問題のためのRiesz discrete s-Energy によるConvergence-Diversity Diagramの拡張2023

    • Author(s)
      木下貴登,増山直輝,能島裕介
    • Organizer
      第24回進化計算学会研究会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] ε-局所差分プライバシを用いた連合サロゲート進化型多目的最適化フレームワークの検討2023

    • Author(s)
      木下貴登,増山直輝,能島裕介,石渕久生
    • Organizer
      第17回進化計算シンポジウム2023
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] Analytical Methods to Separately Evaluate Convergence and Diversity for Multi-objective Optimization2022

    • Author(s)
      Takato Kinoshita, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Hisao Ishibuchi
    • Organizer
      Metaheuristics International Conference 2022
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Behavior Analysis of Constrained Multiobjective Evolutionary Algorithms using Scalable Constrained Multi-Modal Distance Minimization Problems2022

    • Author(s)
      Maaya Yano, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima
    • Organizer
      2022 World Automation Congress
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Search Process Analysis of Multiobjective Evolutionary Algorithms using Convergence-Diversity Diagram2022

    • Author(s)
      Takato Kinoshita, Naoki Masuyama, Yusuke Nojima
    • Organizer
      2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 社会シミュレーションによる経済支援施策の進化型最適設計2022

    • Author(s)
      中川夢斗、木下貴登、増山直輝、能島裕介、石渕久生
    • Organizer
      第38回ファジィシステムシンポジウム
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Convergence-Diversity Diagramのためのパレート最適近似手法の検討2022

    • Author(s)
      木下貴登,増山直輝,能島裕介,石渕久生
    • Organizer
      第16回進化計算シンポジウム2022
    • Related Report
      2022 Annual Research Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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