2020 Fiscal Year Research-status Report
進化計算による最適化問題セットのサイマルテニアス最適化
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19K12135
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
佐藤 寛之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (60550978)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 最適化 / 進化計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数の最適化問題を同時に最適化するための進化計算の方法論を構築することを目的とし，最適化する目的関数間の類似度を推定して最適化アルゴリズムのふるまいに反映させる方法を提案した．昨年度に考案した最適化のベンチマーク問題は，問題の類似度の設定に自由度がある．従来のサイマルテニアス最適化のための進化計算は，目的関数の類似度を考慮して探索しない．類似度が高い目的関数を最適化する解は協力関係になれるが，類似度が低い目的関数を最適化する解は協力関係になれない．その結果，探索性能が期待できなくなる．そこで，最適化の最中に目的関数の類似度を推定し，類似度が高い目的関数を担当する解の協力関係を高め，類似度が低い目的関数を担当する解の協力関係を低める方法を提案した．昨年度に考案した最適化のベンチマーク問題において，提案法が適切に目的関数の類似度を推定できること，類似度を利用した進化計算アルゴリズムによってサイマルテニアス最適化性能が高まることなどをあきらかにした．また，類似度に基づく探索の協力関係の強さには，最適なバランスがあることを明らかにした．また，複数の異なる最適化問題について，類似度に基づいて二次元空間にマッピングする方法を提案した．複数の異なる最適化アルゴリズムについても，二次元空間にマッピングする方法を提案した．さらに，各最適化問題に適した探索アルゴリズムを推薦する方法論も構築した．今後，最適化問題ごとに適したアルゴリズムを適用する方法の構築へ発展させる．
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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
当初計画の「研究項目２：探索アルゴリズム群の自己・他己調整法」と「研究項目３：探索計算資源の配分法」について，アルゴリズムを構築し，「研究項目４：問題類似関係の可視化法」についても方法論を構築したため．「研究項目２：探索アルゴリズム群の自己・他己調整法」については，目的関数の類似度を推定することで，探索アルゴリズムの内部の自己・他己調整を可能にした．「研究項目３：探索計算資源の配分法」については，類似度が低い目的関数を最適化する解をもとにした新しい解の生成を抑制する方法を取った．これにより，探索性能が改善された．「研究項目４：問題類似関係の可視化法」については，次年度，この情報を活用した最適化アルゴリズムの研究へ発展させる予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画に変更はなく，計画通り実施するが，「研究項目２：探索アルゴリズム群の自己・他己調整法」と「研究項目３：探索計算資源の配分法」の取り組みの中で明らかになってきた課題を解決する別の探索アルゴリズムについても研究することを検討している．
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| Causes of Carryover |
主として出張費として計画していた費用が次年度使用額として生じた．これについては，次年度，論文誌の掲載料として使用する計画である．また，計算機実験を高速化するための計算機の調達のために使用する計画である．
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