2010 Fiscal Year Annual Research Report
探索点ネットワークを考慮した確率的多目的探索とその進化ロボティックスへの展開
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22500201
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
畠中 利治 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (10252884)
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| Keywords | 進化計算 / 二足歩行ロボット / 多目的最適化 / Particle Swarm Optimization / CMA-ES |
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| Research Abstract |
進化計算を用いた2足歩行ロボットの歩行動作の獲得法に関する研究を行い、歩行動作に関わるパラメータを2つのグループに分け、交互に進化オペレータを作用させることにより、効率的に歩行動作を獲得できることを示すとともに、ある歩行軌道を実現するための内部パラメータの探索に比べ、ある内部パラメータに対して適切な歩行軌道の探索が容易であることを示した。また、多変量正規分布の平均ベクトルと分散共分散行列を、サンプル点の評価に基づいて更新していくことによりパラメータの調整をはかるCMA-ESを適用した場合の探索性能について検討し、パラメータ空間内のある有望な領域が探索過程において発見された場合には、非常に少ないステップ数で歩行性能が改善できることを示した。
また、ロボットの動作設計のように目的関数が高次元である問題に対して、進化的計算を適用する場合に、いくつかの設計変数に対して、仮の制約条件を設けることによって低次元化した問題を設定し、その問題に対して探索を行い、進化の途中段階から元の高次元の問題へ移行する2段階の探索法を提案し、CMA-ESに対して適用して、ベンチマーク問題における有用性を確認した。
PSO(Particle Swarm Optimization)による多目的人員配置計画問題の解法を提案した。ここでは、粒子(Particle)の近傍関係を定義するトポロジーを用い、近傍粒子の情報を用いて、PSOのガイド粒子を選択することにより、既存の多目的PSOに比べ、パレート解集合を一様に近似できることを示し、多目的人員配置計画問題における有用性を示した。
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