評価回数制約付き最適化問題の解法と展開

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K04551
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: 田村 健一 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 多点型最適化 / 評価回数制約 / ブラックボックス問題

Outline of Annual Research Achievements

目的関数の評価回数に対して制約が課されたブラックボックス最適化問題に対する解法の枠組みを構築した。この枠組みは様々な多点型最適化アルゴリズムの性能を評価回制約に適応させることを可能にする。具体的には、①各イテレーションにおける探索状態を定量的に評価する指標を構築し、②評価回数制約下での各イテレーションにおける探索状態の理想的な条件を導出し、③各イテレーションで①の指標の値を②の条件を満たすように探索を制御する方法を構築した。探索の制御はアルゴリズム中のパラメータを各イテレーションで逐次的に最適化することで行われる。また、このアルゴリズムは、そのメカニズム上、決定変数の次元が高い場合にも有効である。
提案した枠組みを実際に有名な進化計算アルゴリズムであるParticle Swarm Optimization Algorithm と Differential Evolution Algorithm に適用した。Particle Swarm Optimizationは力学系に基づくアルゴリズムであり、Differential Evolutionは進化操作に基づくアルゴリズムである。このような特徴の異なるアルゴリズムに対しても、提案手法は様々な条件設定下のもとで、有効に機能することを確認することができた。
これらの結果を英語論文としてまとめて、レベルの高い国際会議や海外学術雑誌で発表する予定である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナ感染拡大に伴い研究以外の業務が急増してしまったため。

Strategy for Future Research Activity

現時点では研究計画に大きな変更はない。次年度の前半中に英語論文の執筆を完了させる予定である。

Causes of Carryover

新型コロナ感染拡大によって予定していた国際会議での発表ができなかったことが最大の理由である。旅費については新型コロナの感染状況に左右されるので引き続き状況を注視しながら適切に運用していきたい。