2022 Fiscal Year Research-status Report
循環・螺旋型システムズアプローチに基づくデータ駆動型問題生成機能統合最適化法
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22K04157
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
安田 恵一郎 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (30220148)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 健一 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
相吉 英太郎 東京都立大学, システムデザイン研究科, 客員教授 (90137985)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 循環・螺旋型システムズアプローチ / 能動学習統合化最適化法 / システム最適化 / 学習 / モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，モデリングによる問題生成機能を統合化した最適化法の提案，および実装後の実システムから改めて得られる新データによって駆動される問題自体の進化により，① 不確実性・予測不可能性への対処，② 構造的な柔靭性の獲得，③ 市場機能の導入下での分散性・階層性への適用，④ 要素間・部分システム間の関係性構築，などを目指している。研究目的を達成するためには，(a)データによるモデリング機能を用いた最適化問題の定式化，(b)等式制約条件・不等式制約条件，さらに目的関数生成機能をも統合化した新しい最適化法の構築，(c)新しい機能を有するシステムを構築するための課題解決手段の提案，を行う必要がある。本年度は，上記の研究課題の内，(a)および(b)に関する基礎的検討を進め，以下の成果を得た。
(1)データによるモデリング機能を用いた最適化問題の定式化
モデリング機能と最適化機能を統合化したモデリング駆動型最適化問題を定式化した。この定式化によって，比較的少数のサンプルデータによる近似モデルの生成から始め，近似精度の向上と最適化の効率化を目的とした，データを逐次追加するデータ限定法と称する解法の提案を可能にした。
(2)等式制約条件・不等式制約条件を統合化した進化計算に基づく新しい最適化法の構築
実行可能解への収束性と非凸集合となる実行可能領域に対する大域的最適化性能の向上を目的として，有制約最適化のための適応的重み調整を用いた最適化手法を提案した。分離に基づくアプローチや，多目的に基づくアプローチよりも実行可能解への収束性能及び大域的最適化性が高いことを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究目的を達成するためには，(a)データによるモデリング機能を用いた最適化問題の定式化，(b)等式制約条件・不等式制約条件，さらに目的関数生成機能をも統合化した新しい最適化法の構築，(c)新しい機能を有するシステムを構築するための課題解決手段の提案，を行う必要がある。研究期間の初年度である本年度は，上記の研究課題の内，(a)および(b)に関する基礎的検討を進め，一定の成果を得ており，研究はおおむね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究目的を達成するためには，(a)データによるモデリング機能を用いた最適化問題の定式化，(b)等式制約条件・不等式制約条件，さらに目的関数生成機能をも統合化した新しい最適化法の構築，(c)新しい機能を有するシステムを構築するための課題解決手段の提案，を行う必要がある。
上記の研究課題の内，本年度で基礎的検討を行った(a)および(b)に関する成果を踏まえ，研究計画に従って，今後の研究を推進する予定である。
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| Causes of Carryover |
今年度参加した学会・会合等の一部がオンライン開催となったこと，および論文投稿が次年度になったため，今年度の使用額が予定額を下回った。次年度は，学会・会合等への参加費・旅費，および論文掲載料等による支出が見込まれ，繰り越した予算も併せて使用する予定である。
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