2012 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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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 粒子群最適化 / 多目的最適化 |
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| Research Abstract |
多数の探索点を用いて解探索を行う進化型多目的最適化法において、多目的最適化におけるパレート解集合をよりよく近似する代表点の集合を効率よく得るための方法を開発することは重要な課題となっている。進化型計算のうち、粒子群最適化法（以下、PSO）の多目的最適化への適用では、これまで、この2つの目的を達成するための、アーカイブ（代表点集合の記憶）の更新と、探索粒子の移方向を決定するガイドの選択法が重点的に研究されてきた。
しかしながら、PSOにおける探索粒子間の相互作用の活用については、これまであまり研究されていなかった。そこで本研究では、探索粒子間でのガイドおよびアーカイブを共有する範囲の調節に注目し、効率よくパレート解集合に接近するとともに、より一様にパレート解集合を覆うような代表点集合を得るうえで有用な共有範囲の設定についての検証を行ってきた。
具体的には、探索粒子間の相互作用（ガイドおよびアーカイブを共有）を規定する粒子のネットワークとして次数の異なるランダムグラフとレギュラーグラフを導入し、また、個々の粒子が保持する良好な解候補のアーカイブ（記憶）の更新方式も考案し、多目的最適化問題のベンチマーク問題を用いて数値実験を行い、その性能を検証した。これらの成果はすでに国内研究会等で報告している。
また、この研究からPSOにおける多目的最適化のためのガイド選択についての知見を得て、単一の目的関数に従うガイド選択との組み合わせにより探索性能が改善することを示し、IEEE主催の国際会議で報告を行い、さらに進化計算学会の論文誌に成果を発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)
