2023 Fiscal Year Research-status Report
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20K04551
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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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)
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2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 評価回数制約問題 / 多点型探索手法 / 進化計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
無制約連続型単目的問題を目的関数の評価回数制約下で効率的に解くための戦略と解法の枠組みに関する昨年度までの成果をまとめて学会の投稿論文として発表した。これは対象とするアルゴリズムの探索点の挙動が評価回数制約に対して理想的な状態になるように制御パラメータをイテレーション毎に逐次的に最適化することで対象アルゴリズムを評価回数制約に適応させる枠組みである。提案した枠組みを適用した代表的な二つのアルゴリズムを様々な評価回数制約設定のもとで様々な異なる特徴の目的関数に対して実行し，その数値実験結果から有効性を確認することができた。また，有制約連続型多目的問題に対して目的関数の評価回数制約のもとで効率的に探索を行う（有制約パレートフロントを近似する）多点型探索手法について国内会議で発表した。具体的には無制約連続型多目的最適化手法であるMOEA/Ｄを有制約問題に拡張した独自手法においてその探索点群の挙動に影響する制御パラメータを評価回数制約に応じてスケジューリングする方法である。また，本研究テーマの今後の展開として，提案した戦略を具体的な対象に応用することを予定しているが，その応用対象の候補として形状進化と運動制御の機構を備えたALifeモデルを考案した。このモデルの制御問題は逐次的最適化問題に帰着されるが，その目的関数の評価に際しては一定の時間コストがかかるため，実運用においては，最大評価回数を事前に指定することになり，評価回数制約付き問題となる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナ感染症拡大の影響が響いている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は無制約連続型単目的問題以外の問題クラスや応用問題に展開していく予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症拡大とキャンパス移転の影響で研究が計画通り進まなかったため。次年度は国際会議での発表を中心に予算を使用する予定である。
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