進化型計算アプローチによる不確実環境下での最適意志決定支援システムの開発

1997 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09750456
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 玉置 久 神戸大学, 工学部, 講師 (10227267)
• Keywords: 最適化問題 / 不確実環境 / ロバスト性 / 意志決定支援 / 進化型計算法 / 遺伝的アルゴリズム

Research Abstract

目的関数あるいは制約条件に不確実性を有する状況下で,最適性だけではなく不確実性に対する信頼性(ロバスト性)をも高めるといった最適意志決定問題に対して,今年度は,最適化問題における不確実性の取り扱いに重点を置いた進化型計算アルゴリズムを機能設計・実現することを目的とし,(a)不確実性を有する最適化問題における最適性・信頼性の評価方法,および(b)ある程度の最適性を維持しながら信頼性をも同時に高めるための遺伝アルゴリズムの拡張,に関する研究・開発を行った.
具体的には,(a)に関して,まず,最適意志決定問題における不確実性が確率的にどのような形で記述・表現され,また,どのような形で最適性・信頼性が評価されるのかを調べるとともに,進化型計算アプローチを利用するという観点から,最適性・信頼性の定量化を試みた.次に,(b)では,(a)における問題の定式化に基づいて,年齢構造の導入による遺伝アルゴリズムの拡張方法,特に年齢を考慮した適応度の計算方法を新たに提案した.また,簡単な関数最適化問題への適用を想定したプロトタイプを実現するとともに,その有効性および問題点について検討した.
このプロトタイプを用いた計算例より,(a)提案手法によって,ロバストな解を求めることが可能であること,が確認された.さらに,これらの結果に加え,不確実環境下での最適意志決定支援システムを開発するための課題として,(b)プロトタイプを発展させる形で,より広範な問題に対してさらに質の高い解を生成し得る枠組みを構築すること,(c)選好を対話的に抽出するための,ヒューマンマシン・インタフェース部を設計・実現すること,の必要性が指摘された.