2012 Fiscal Year Annual Research Report
計算知能による逐次近似多目的ロバスト最適化と工学問題への応用
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22510164
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
中山 弘隆 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (20068141)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | ロバスト最適化 / 多目的最適化 / パレート最適 / 逐次近似最適化 / メタモデル / 計算知能 |
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| Research Abstract |
工学設計など多くの実際問題に対する最適化においては、モデル誤差や実施誤差がどうしても生じ、解としてはできる限り最適であると同時にこれらの誤差に対しロバストであるという性質が望まれる。
多目的最適化問題における解のロバスト性は、誤差や外乱など環境の変化によってパレート最適性ができる限り保持される性質として定義できる。近年、Paretoフロンティア全体のロバスト性を考察する研究が出始めているが、本研究では実際の意思決定の観点から、むしろ希求水準法などにより求めた意思決定解のロバスト性を吟味する方法について検討し、具体的には満足化トレードオフ法を用いて対話的に意思決定者が望ましいと思う解を見つけるとともに、その解がロバストであるかどうかを判定する方法を提案した。
また、実際の工学設計の問題等では評価関数が設計変数によって陽に表せないことが多く、ここに、計算知能を用いたメタモデルを利用することが重要な役割を果たすが、逐次サンプル点を追加してメタモデルの精度を上げていくことにより、解の精度も上げていく逐次近似最適化において、解のロバスト性がどのように影響を受けるか分析し、ロバスト性を加味した逐次近似多目的最適化モデルとその解法について考察した。
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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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