2018 Fiscal Year Research-status Report
評価回数制約付き最適化問題の提起と解法 － システム理論の融合 －
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16K18121
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
田村 健一 首都大学東京, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | black-box optimization / direct search / evaluation times |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究成果は以下の３つに分類できる。
（１）評価回数制約付き最適化問題の意義:前年度に定式化した評価回数制約付き最適化問題（Evaluation-times Constratined Optimization）の工学的意義に関する考察をまとめた。その内容を国際会議で発表した。
（２）評価回数制約付き最適化問題の解法を構築するための基礎理論：評価回数制約付き最適化問題はブラックボックス問題にカテゴライズされる。そのため，評価回数制約付き最適化問題に対する優れた解法を構築するためには，目的関数の評価値情報のみを用いて，その目的関数の特徴を効率的に抽出できることが望まれる。本年度は，「Nonconvex Ratio」と呼ばれるブラックボックス関数の非凸性の程度を定量的に評価する指標を開発し，様々な特徴を有したベンチマーク問題に対する数値実験を通じて，その指標の有効性を検証した。その成果を海外の学術雑誌で発表した。
（３）評価回数制約付き最適化問題の一解法の構築：多点型探索アルゴリズムのパラメータを評価回数制約に適応させるための方針を提案し，それに基づいたパラメータ適応メカニズムを構築した。具体的には，探索点群の期待値に基づいた探索状態を評価する指標を定義し，それを評価回数制約に対応した理想曲線に追従させるようにパラメータを調整する方法である。様々な特徴を有したベンチマーク問題を用いた数値実験を通じて，提案手法を実装したアルゴリズムのほうが実装前のアルゴリズムよりも優れていることを示した。その成果を国際会議で発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本年度中に最終的な研究成果をまとめた論文を学会論文誌や国際会議で発表する予定であった。しかし，手法の構築に想定より時間を要し，数値実験およびデータ分析が遅れてしまい，論文執筆が予定より遅れた。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究成果をまとめた論文を学会論文誌や国際会議で発表することを目指す。
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| Causes of Carryover |
本年度中に最終的な研究成果をまとめた論文を学会論文誌や国際会議で発表する予定であったが，手法の構築に予想より時間がかかり間に合わなかった。繰越す研究費は論文掲載料や国際会議参加費や旅費などに使用する予定である。
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