2019 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of integrated optimization system with discrete structure and Multi-Objective and optimal design of electromechanical devices
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16K06046
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
土屋 淳一 首都大学東京, システムデザイン研究科, 助教 (70155406)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安田 恵一郎 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (30220148)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 最適設計 / 統合型最適化 / メタヒューリスティクス / モデリング / 電磁界解析シミュレータ / Differential Evolution / RBF Network |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究実績の概要は以下の通りである。
１．離散構造と多目的性を考慮可能なDifferential Evolutionの開発と評価：Differential Evolution (DE)は，単一目的・連続型最適化問題を解くための手法として開発され，その探索性能はGenetic Algorithm (GA)やParticle Swarm Optimization (PSO)と同等以上の性能を有する。DEの離散化と多目的化に関する基礎検討および成果を踏まえてDEの離散化と多目的化への拡張を行なった。
２．最適化の過程における探索点履歴情報を活用した最適化とモデリングの融合：Radial Basis Function Networkによるモデリングは，設計空間における平均的な精度を向上させることを目的とした通常のモデリングとは異なり，「最適化にとって有用な偏り構造を持ったモデリング」が必要となる。そこで，最適化アルゴリズムが最適化の過程で生成する偏り構造を持つデータ構造を補完するような新たなサンプル点配置手法に関する検討を進め，その成果を踏まえ，探索点履歴情報を活用した離散構造と多目的性を考慮可能な，新たな最適化とモデリングの結合・融合を検討した。
３．離散構造と多目的性を考慮した新たな統合型最適化システムの基礎検討：上記の成果を踏まえ，離散化と多目的化に対する拡張を行なったDifferentialEvolutionとRadial Basis Function Networkによるモデリングを，最適化による探索履歴情報を活用して統合することで，離散構造と多目的性を考慮した新たな統合型最適化システムを構築し，ベンチマーク問題を用いて検証した。
４．統合型最適化を用いた最適設計システムの構築：上記の研究成果を踏まえ，実際の電磁アクチュエータの最適設計を行い，その成果を検証した。
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