異質の解からなるパレート近似フロント形成のための生得分離型多目的進化計算
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20K11982
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
花田 良子 関西大学, システム理工学部, 准教授 (30511711)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中尾 昌広 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 技師 (50582871)
折登 由希子 玉川大学, 工学部, 准教授 (60364494)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 多目的最適化問題 / 遺伝的アルゴリズム / 多目的最適化 / 並列化 / 設計変数空間 / 連続関数 / 交叉 / 大域探索 / 部分パレート探索 / 大域的探索 / 並列処理 / 進化計算 |
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| Outline of Research at the Start |
トレードオフの関係にある複数の指標を考慮しなければならない意思決定や分析においては，起こりうる複数の可能性を考慮する必要があるため，互いに代替案となりうる「異質」の解からなる解集合の提示が強く望まれる．ここで，異質とは目的関数空間上ではなく設計変数空間上で離れた解のことをいう．本研究では，多目的連続最適化問題において，これまでの目的関数空間での多様性に偏重した多目的進化計算では得られる保証のなかった異質の解からなる高精度なパレート近似フロントを導出する，新しい多目的遺伝的アルゴリズムを開発する．多目的連続最適化の主要なベンチマーク問題での性能解析を通して，提案手法の有効性および適用指針を示す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目標は，複数の実数連続関数からなる多目的連続最適化を対象として，異質の解からなるパレート近似フロントを形成するにあたり，設計変数空間での多様性向上に重点をおいた多目的遺伝的アルゴリズム（多目的GA）の手法を開発することである．提案する手法では多様性を向上させるにあたり，部分設計空間に分割し，多目的GAによる探索を独立して複数行う．2023年度は，多目的GAの初期母集団の生成時や交叉適用時に，割り当てられた部分空間外（定義域外）に個体が生成された場合の修正操作として，制約対処法の一種であるパレート降下修正オペレータ（Pareto Descent Repair Operator; PDR）を導入した．また，その基礎的な挙動検証として，多目的連続関数をスカラー化したもとで単一目的の交叉である実数値アンサンブル交叉を適用し，2目的連続最適化のベンチマークを数例用いて性能を評価した．その結果，パレート（局所）最適解が定義域の境界上に存在する問題において精度の高い解の探索，探索効率の改善が見られた．一方で，初期の実行不可能な個体をPDRで修正をすることで，母集団が実行可能領域境界上に集まり，多様性が失われてしまう．部分設計空間の域境界付近にパレート（局所）最適解が存在しない問題では，初期集団に近いところで局所解に陥る可能性や，探索効率の悪化などの懸念点があるため，母集団の初期化においてはデスペナルティ法との併用等が必要であると考えている．
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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
多目的連続最適化を対象とし，設計変数の定義域に関する制約を満たさない解について修正操作を導入することで，部分設計空間における多目的GAの解探索性能の向上を実現した．当初の目標が達成されため，2023年度はおおむね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
開発した多目的GAを実際の並列計算環境で実行した際の性能のスケーラビリティを検証することが今後の課題となる．また，実数値GAの有望な交叉の多目的連続最適化への拡張を引き続き行う．
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Report
(4 results)
Research Products
(10 results)
