2022 Fiscal Year Annual Research Report
優良解集合探索手法に基づく統合的最適化システムの構築と電磁機器最適設計への応用
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19K04143
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
土屋 淳一 東京都立大学, 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 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (30220148)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 最適設計 / 複数最良解 / 優良解集合 / シミュレーション / 電磁界解析 / メタヒューリスティクス / モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の実績の概要は以下の通りである。
シミュレーション・モデリング・発見的最適化を統合した新たな最適化の枠組みである統合的最適化システム」を提案し，実用的な計算時間で最適設計を実現可能なシステムを構築する一方で，評価値が一定以上優れ，かつ解相互の距離が一定以上離れた多様な解集合を探索する「優良解集合探索問題」を提案した。これまでに構築してきた統合的最適化システムの一層の汎用性・実用性の向上には，①優良解集合の概念と②決定変数の離散構造を埋め込むことで，これまでに構築した統合的最適化システムを抜本的に再構築する必要がある。
本研究では，統合的最適化システムの一層の汎用性・実用性の向上を目的として，優良解集合の概念と決定変数の離散構造をも考慮した新たな統合的最適化システムの構築と電磁機器最適設計の応用に関する研究を行なう。
初年度は，優良解集合探索問題のためのFirefly Algorithmの改良と評価を行い，優良解における厳密な「優越関係」を導入し，優良解集合探索手法を改良，および最適化の過程で生成される偏り構造を持つデータを補完するような新たなサンプル点追加戦略に関する検討に基づき，探索点履歴情報を活用した優良解集合と離散構造を考慮可能な新たな最適化とモデリングの結合・融合のあり方を検討した。
コロナ渦の影響により，予定より進捗が遅れ，優良解集合と離散構造を考慮した統合的最適化システムの基礎検討と優良解集合と離散構造を考慮した統合的最適化システムの基礎検討は遅れた。昨年度は，複数の最良解を探索する手法を開発し，優良解集合探索手法に基づく統合的最適化システムの構築に進展があった。本年度は，目標である複数の最良解を探索する優良解集合探索手法を適用した新たな統合的最適化システムの構築を完了した。しかし，コロナ渦の影響による遅れもあり，電磁機器最適設計への応用までは達成出来なかった。
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