2019 Fiscal Year Research-status Report
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19K12161
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
染谷 博司 東海大学, 情報理工学部, 准教授 (00333518)
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2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 遺伝的アルゴリズム / 進化型計算 / 最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
申請課題「進化的同時最適化法によるメトリック空間最適化」では，十分に信頼できる評価関数が得られない最適化問題を研究対象とした新たな問題領域「メトリック空間最適化 (metric space optimization) 」に取り組み，その研究意義を示す．また，具体的な接近法として，進化型計算に基づく最適化法「進化的同時最適化法」を提案する．例題とする３つの時系列最適化問題に適用し有効性を評価することで，本問題領域の問題特性を明らかにする．これらにより，実問題のモデリングや問題設定に対する新たな知見を提示する．申請時までの調査において，今後の課題として次のことが挙げられていた．調査項目１：テスト関数ベンチマーク問題セットにおける提案手法の有効性調査，調査項目２：音波形ベンチマーク問題セットにおける提案手法の有効性調査，調査項目３：医用動画像位置合わせ問題への接近，調査項目４：多期間献立計画問題への接近．
初年度は，調査項目１に関する基礎的背景となる知見を補強した．具体的には，申請者らが提案する芳香療法のための精油調合パターン最適化に対して，進化的多目的最適化手法を適用し，その際に生じる共起関係を解析した．これにより，現在，精油調合の専門家が漠然とした定性的知見として有する望ましい調合の組合せ（相性）が具体化および定量化され，評価関数が満たすべき要件の明確化や探索効率の向上が期待される．また，当初の研究計画と順序は異なるが，調査項目４の評価関数の設定について調査を進めた．
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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
基礎的背景となる知見を着実に積み重ねており，概ね順調な進展状況にある．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，各調査項目のさらなる補強を試みる．当初の研究計画と順序は異なるものの，特に，調査項目４に関して，専門家が有する定性的知見の定量的な扱い方を検討する．
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| Causes of Carryover |
主に，数値シミュレーションおよびプログラム開発用の計算機の購入計画に変更があり差額が生じた．差額分は，次年度以降の計算機購入に使用する予定である。また，新型コロナウィルスの影響により社会環境の先行きに不透明感があり，想定していた出張計画を変更した．
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