2022 Fiscal Year Annual Research Report
適応的モジュール選択と動的システム学習に基づく多目的進化計算手法の開発とその応用
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20K11997
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
立川 智章 東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (90633959)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 多目的進化計算 / 適応的交叉 / AOS / PCA |
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| Outline of Annual Research Achievements |
進化計算の各ステップはモジュール化が可能して交換することが可能であり、問題に応じて良い組合せをすれば収束性，多様性の向上が期待できるものの、事前に最適な組合せを決めることは困難であることから、本研究では各モジュールの適応的アプローチに関する研究を進めており、①適応的アプローチのハイパーパラメータの削減法、②設計パラメータの次元削減法、③実問題の並列実装、を実施した．
①適応的アプローチの課題の一つにパラメータの数が挙げられる．これは交叉プールに用意する各交叉手法が持つパラメータに加え、交叉の選択戦略に関わるパラメータが含まれるためである．実利用のためには可能な限りパラメータが少ないことが望ましい．パラメータの削減の一環として最小選択確率を母集団のサイズに応じて自動的に決定する方法を提案した．
②設計パラメータの次元削減法として既存の交叉手法とは異なる新たな交叉手法の開発に取り組んだ．新たに開発した交叉手法は主成分分析に基づく交叉手法であり、縮約された設計空間で交叉を行うことでより良い解の生成を目指したものである．
今年度は、変数間に交互作用のあるベンチマーク問題を用いて、有効性の検証を行った．
③実問題として引き続き航空交通流の多目的遅延最小化問題に取り組んでいる．この問題は国内／国際線を含む羽田到着便の到着遅延最小化問題である．変数の数が1000近くあり、最適化のためには多くの評価がかかる．1回の評価に時間がかかる時間は5分程度であるものの逐次的に評価すると時間が非常にかかることから、並列評価フレームワークを構築し、大幅に最適化時間が削減できることを確認した．
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