問題設定へのフィードバックで最適化プロセスを支援する進化計算

• Project/Area Number: 24K03011
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Saitama University
• Principal Investigator: 原田 智広 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (40755518)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
• Keywords: 進化計算 / 最適化

Outline of Research at the Start

生物進化に着想を得た最適化手法である進化計算は，工学設計問題などの幅広い実世界の最適化問題に応用されている．しかし，既存の進化計算は，利用者が与える問題設定の中でしか探索できないため，対象問題の知識不足や先入観によるバイアスによって適切な問題設定ができない場合，利用者の要求を真に満たす最適解を発見することはできない．本研究は，利用者によって最初に与えられる問題設定が不完全なものであるという前提に立ち，問題設定自体を最適化対象として問題設定の修正と最適化の反復プロセスを促進する進化計算フレームワークを提案し，その有効性を実世界の最適化問題を用いて実証する．