機械学習を内包した信頼性最適化アルゴリズムの提案と解構造の分析

• Project/Area Number: 25K17796
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Tokai University
• Principal Investigator: 中村 太信 東海大学, 情報理工学部, 講師 (50880720)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: システム信頼性 / 組合せ最適化 / アルゴリズム / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では，信頼性最適化問題に対して，機械学習を活用した最適化アルゴリズムを開発し，その有効性を評価する．具体的には，問題例と実行可能解のペアを画像化し，画像分析によって構造的特徴を抽出することで，データに基づいた新たなヒューリスティクスを構築する．開発したアルゴリズムは，多状態システムの最適配置問題などに適用し，計算機実験を通じて計算時間や解の質の観点から性能評価を行う．これにより，従来の理論・経験に依存しない汎用的な手法の実現を目指す．