2015 Fiscal Year Annual Research Report
進化型多目的局所探索の最適なアルゴリズム構造の決定に関する研究
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24300090
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
石渕 久生 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60193356)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | アルゴリズム / 多目的最適化 / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / 遺伝的局所最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終的な目的は，進化型多目的最適化アルゴリズムに局所探索を組み込んだ進化型多目的局所探索アルゴリズムの自動設計である．アルゴリズムの完全な自動設計は今後の課題となるが，今年度は，２目的ナップサック問題に対して，アルゴリズム構造の最適化も含めた進化型多目的局所探索アルゴリズムの設計方法の提案を国際会議IEEE CEC 2015で行った．本研究で提案した設計方法の特徴は，以下のようにまとめることができる．
(1)局所探索を適用する確率，局所探索を継続する時間，局所探索適用個体を選択する場合での選択圧などのパラメータだけでなく，世代更新，交叉，突然変異，局所探索をどのような順序で行うかというアルゴリズム構造を自動的に決定することができる．
(2)進化の異なる段階で異なるアルゴリズム構造と異なるパラメータを使うことができるように，アルゴリズムの自動設計を世代毎に行うことができる．
また，世代毎に異なる構造の探索メカニズムを用いるアルゴリズムの有効性を検討するために，幅広く用いられている単一目的関数最適化問題に対して自動設計されたアルゴリズムの一般性すなわち汎化能力の検討を含めた論文をオープンアクセス論文誌であるSpringerPlus誌で発表した．この論文では，ある特定のテスト問題に対して設計されたアルゴリズムは，類似した性質のテスト問題に対して高い性能を持つという予想された結果だけではなく，探索の序盤で幅広くランダムに探索を行うことは，単純な単峰性関数から複雑な多峰性関数まで多様なテスト問題に対して有効であるという結果が得られた．
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| Research Progress Status |
27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 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] Evolutionary many-objective optimization2015
Author(s)
H. Ishibuchi
Organizer
4th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications
Place of Presentation
Peerless Sarovar Portico, Durgapur, India
Year and Date
2015-11-16 – 2015-11-18
Int'l Joint Research / Invited
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