2021 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on an Efficient Searching Procedure for Genetic Programming
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17K00339
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
大木 誠 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (00263484)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 多数目的Genetic Programming / 分部サンプリング変異 / 木構造最適化 / 組合せ最適化問題 / 多数目的最適化問題 / ベンチマーク問題 / 看護師勤務表最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
●配列によって木構造を表現する新しい手法を提案した。木構造を構成するノードや枝に高速にアクセスでき、アルゴリズムを実現した際のコード量およびデータ量の大幅な削減が可能になった。●多数目的GPのための効果的な探索法として部分サンプリングを提案した。●部分サンプリングの操作を簡素化する手法を提案し、計算効率を向上させた。●多数目的GPのための新しいベンチマーク問題として多数目的ナップサック問題（MaKSP）のアイテム選択ベクトルを木構造による解析関数によって与える問題を提案し、多数目的GPアルゴリズムの性能評価適用した。●多数目的GPベンチマーク問題に対して、NSGA-IIやSPEA2などの支配ベースの進化計算法の有効性を実証した。これらの手法は、4目的以上の問題に対して有効でないと考えられていた。●4個以上の目的を有する多数目的GP問題を解くためのNSGA-IIIおよびIGDベース進化アルゴリズムなどの参照点ベースの進化計算法に対して、新しい参照点集合の生成法を提案した。●多数目的組合せ最適化の新しいベンチマーク問題として、3種類の多数目的巡回セールスマン問題（MaTSP）および2種類の多数目的オープンショップ・スケジューリング問題（MaOSP）を提案した。MaKSPにはなかった複雑性を表現でき、より困難な組合せ最適化問題を提唱することができた。●新しい参照点集合をNSGA-IIIやIGDベースの多数目的最適化アルゴリズムに適用し、新しいベンチマーク問題における有効性を示した。●多数目的組合せ最適化の応用として、総合病院における看護師勤務表問題に取り組んだ。この問題は39個の目的を有し、従来の手法では効果的な最適化が行えなかったが、MOEA/Dを改良することで最適化が円滑に進行することを示した。●更に目的間の関係を整理して目的数を25に削減し、実用的な看護師勤務表が獲得できた。
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