2017 Fiscal Year Research-status Report
進化計算のための等式制約付き探索空間の無制約化アプローチ
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15K00339
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
折登 由希子 広島大学, 社会科学研究科, 准教授 (60364494)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
花田 良子 関西大学, システム理工学部, 准教授 (30511711)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 進化計算 / 大規模大域的最適化問題 / 制約付き探索空間の無制約化 / ポートフォリオ複製 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、制約付き最適化問題における進化計算の探索効果を高めることを目的とし、等式制約付き探索空間の実行可能解を無制約な探索空間の実行可能解に変換する方法を開発する。これにより、無制約な探索空間では進化計算の探索において制約を考慮する必要がなくなり、より効果的な探索が可能となる。
平成29年度は、平成27年度に開発した制約付き探索空間の一部を無制約な探索空間に変換する三角関数を利用したモデルの一般化を試みた。
平成27年度に開発した旧モデルは、固定された低次元の制約付き探索空間のみを無制約な探索空間に変換できるモデルであった。このため、旧モデルの有効性は、問題として与えられた制約付き探索空間の次元数に依存しており、どのような最適化問題に対しても有効なモデルとは言えなかった。
そこで、平成29年度は、進化計算の大規模大域的最適化問題の分野で注目を集める分解法（進化計算の探索空間を限定もしくは削減する方法）の枠組みを、高次元の探索空間を複数の低次元の探索空間へ分割するための設計変数グルーピング方法に利用することで、次元数に関わらず高次元の制約付き探索空間を無制約な探索空間へ変換できる改良モデルの開発と提案を行った。
これにより、制約付き探索空間全体を探索する従来の進化計算と比較して、高次元の制約付き探索空間が複数の低次元の探索空間に適切に分割された場合、高次元の等式制約付き最適化問題においても本モデルの利用により進化計算は効果的な探索が可能となることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度は、研究計画に沿って、進化計算の効果的な探索のため、制約付き探索空間を無制約化するモデルの一般化という課題に取り組んだ。進化計算の大規模大域的最適化問題の分野における分解法の枠組みを利用することで、等式制約付き最適化問題の次元数に関わらず探索空間を無制約化できるモデルを開発した。このモデルが従来のモデルより有効であるという部分的成果を得ており、成果の一部は国際会議と国内学会で発表済みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度に開発したモデルは、制約付き探索空間が適切に分割された場合、高次元の制約付き探索空間においても進化計算の効果的な探索が可能となる。分割した探索空間を構成する設計変数のグルーピング方法について、ランダムグルーピング、変数間の相関関係を考慮したグルーピングなど、有効な方法の検証を行い、モデルの有効性の補強を行う。
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| Causes of Carryover |
平成29年度に発表された手法の枠組みを用いることで、本研究内容にさらなる改善が見込まれることが分かった。この改善内容の研究成果報告のために、次年度使用額を適用する予定である。
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