Development and Implementation of Real World Scale Artificial Evolutionary Algorithms

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K11967
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Munetomo Masaharu 北海道大学, 情報基盤センター, 教授 (00281783)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 進化計算 / リンケージ同定 / 協調共進化 / ハイパーヒューリスティクス

Outline of Final Research Achievements

In this research, we seek for realizing artificial evolutionary algorithms to solve large-scale global optimization problems. Based on linkage identification techniques and cooperative coevolution algorithms, we conducted extensive research and development of evolutionary algorithms, including scalable linkage identification, introduction of linkage measurement functions and minimization of linkage measures, and variable grouping methods based on dependency matrices.

In addition, to address problems caused by high computational costs required for fitness evaluation, we developed hyper-heuristics algorithms construction surrogate models, and algorithms inspired by biological and physical phenomena. We verified their effectiveness in major benchmarking functions and engineering optimization problems.

Free Research Field

進化計算

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、これまで研究代表者を中心に開発を進めてきたリンケージ同定や、進化計算の分野において近年活発に研究が進められている協調共進化の手法を発展させることで、大規模大域的最適化問題の効果的な解法を実現する。さらに評価関数自体の計算にコストを要する問題についても対応することで、解評価にシミュレーションを行うような設計最適化問題にも対応可能である。
大規模かつ複雑な相互作用を有する大域的最適化問題を解決することは、現実社会に存在するさまざまな問題の解決に不可欠である。本研究で開発したアルゴリズムが、ベンチマーク問題だけではなくエンジニアリング最適化でも効果が得られており、今後の展開が期待される。