2012 Fiscal Year Annual Research Report
複雑な制約や構造を有する最適化問題に対する多点探索型手法の適用法に関する研究
| Project/Area Number |
22500210
|
|---|
| Research Institution | Keio University |
|---|
Principal Investigator |
相吉 英太郎 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (90137985)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安田 恵一郎 首都大学東京, 理工学研究科, 教授 (30220148)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
|
| Keywords | システム最適化 / ソフトコンピューティング / 計算アルゴリズム / ヒューリスティックス / 多点探索法 |
|---|
| Research Abstract |
多点探索型最適化手法の代表例であるParticl Swarm Optimization(PSO)法とDifferential Evolution(DE)法をハイブリッド化した手法をすでに開発したが、多くのベンチマーク問題でその性能を確認した結果を、電気学会電子・情報・システム情報部門論文誌(Vo.132, No.7, 2012)で発表した。また、研究分担者の安田は、局所的降下方向を用いたDE法を多目的最適化問題に拡張した手法を、やはり電気学会システム情報部門論文誌(Vol.132, No.8, 2012)で発表した。
また、制約条件付き0-1組合せ問題に対して、ある種の制約条件の構造の特異性を活かして連続緩和してPSO法を適用して効率良く解く手法を開発し、この成果も電気学会システム情報部門論文誌(Vo.132, No.7, 2012)で発表した。
これら以外に、学会発表レベルであるが、多点探索型最適化アルゴリズムを力学系とみなし、その最適調整則を遺伝プログラミング(GP)で獲得する進化的手法も開発し、その成果を英文論文誌に投稿すべく準備中である。
特筆すべきことは、多点探索型最適化手法そのものの性質と意義の理論的裏付けとなる成果を得たことである。それは、最適化問題をある種のゲーム問題化したときの合理解であるNash均衡解と元の最適化問題の最適解との等価性を保証するゲーム問題の損失関数の干渉項が満たすべき条件を提示し、多点探索型最適化手法をこの「ゲーム化問題」のNash均衡解を探索する手法として解釈するという概念である。この成果を、計測自動制御学会第48回システム工学部会で発表した。この「最適化問題のゲーム化」という新しい考え方を発展させた成果を、IEEE SMCの国際会議等でも発表すべく準備を進めている。
|
| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
|
