2012 Fiscal Year Annual Research Report
学習・ゲーム理論に基づく多目的最適設計のための意思決定支援
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24686015
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Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
下山 幸治 東北大学, 流体科学研究所, 助教 (80447185)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 多目的最適設計 / 意思決定 |
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| Research Abstract |
多目的最適設計および意思決定に関するプログラミング・数値計算の各作業を効率良く平行して遂行できるよう,専用の並列計算機を導入した.これを用いて,目的関数数可変の最適化テスト問題(DTLZ)の解法に取り組んだ.このために,初期サンプル生成(Latin超方格法),応答曲面近似(Krigingモデル),大域的最適解探索(遺伝的アルゴリズム),サンプル追加指標算出(関数基準改善期待値,超体積基準改善期待値)のための各モジュールを構築し,統合した.テスト問題における最適化計算の結果,目的関数数が大きくなるほど,関数基準改善期待値に比べて,超体積基準改善期待値をサンプル追加指標とした最適化計算ケースの方が真のPareto面に近い最適解を探索できることが判明した.これにより,多目的最適設計モジュールによる最適解探索性能を実証できた.一方で計算効率については,目的関数数が大きくなるほど超体積の計算に要する時間が長くなるため,本モジュールの実用化に向けて,超体積の計算アルゴリズムの改良(並列化など)あるいは代替(近似算出など)の必要性が認められた.
今年度中に構築予定であった学習モジュールについては,専用計算機の導入が遅れたため,文献調査に留まった.採用候補として考えられる既存の学習アルゴリズム(遺伝的プログラミング,ニューラルネットワーク)に関して理論的背景を理解し,モジュール化に向けて必要となる前提知識の一部を整えることができた.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
所属機関での建物の改修作業が遅れ,それに伴い専用並列計算機の設置・運用が遅れたため.
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| Strategy for Future Research Activity |
多目的最適設計モジュールの更なる高効率化に取り組む.また,学習モジュールおよび意思決定モジュールを構築し,これらを既構築の多目的最適設計モジュールと統合する.これを提案アプローチとして確立し,実設計問題に適用して本アプローチの有効性を実証する.
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
次年度使用額は当初計画を予定していた学習アルゴリズムの調査を次年度に延期することによって生じたものであり,平成25年度請求額と合わせ,学習および意思決定に関する先行研究の資料収集および調査出張,研究遂行に必要な各種プログラムコンパイラおよびソフトウェアの更新のために使用する.
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Research Products
(2 results)
