研究課題
特別研究員奨励費
本研究では，制約条件を有する多目的最適化問題の進化計算による解法において，従来は十分に活用されてこなかった制約条件を満たさない実行不可能解の中から，解探索に有用な解を見出し，その情報をもとに解探索することによって，最適化を高性能化・高速化することを目的としている．昨年度は解探索に活用する有用な実行不可能解の選出基準，本年度は実行不可能解の変数情報の活用法について研究した．まずは，昨年度の研究を発展させた(1)実行不可能解の選出領域の適応制御法と，変数情報活用法の(2)交叉量操作法，(3)多目的多制約ナップザック問題における解の修復法に取り組んだ．具体的な成果は以下の通りである．(1)昨年度，有用な実行不可能解の目的空間における選出領域をパラメータによって変化させる方法を提案した．本年度は，そのパラメータを適応制御する方法を提案した．パラメータチューニングが不要になるだけでなく，解探索の過程で異なる選出領域が設定可能なため，従来よりも高い解探索性能を示す場合があることがわかった．この成果は国内学会で発表した．(2)主に実行可能解同士の交配を想定した従来の交叉法では，子は２つの解から約半分ずつ変数情報を受け継ぐ．実行可能解と実行不可能解を交配する場合に，実行不可能解から子へ受け継ぐ変数量を変更可能な交叉量操作法を提案した．実験の結果，問題ごとに最適な交叉量に設定することで，解探索性能が高まることがわかった．連続問題と離散問題に対する提案法をそれぞれ国際会議で発表した．(3)ナップザック問題では解探索の過程で実行不可能解の変数の一部を変更し，可能解へと修復することができる．目的空間における実行不可能解の存在位置を考慮して解の分布が広がるように修復する提案法によって，従来の修復法よりもパレートフロントを広域に近似可能な解集合が得られることがわかった．この成果は国際会議で発表した．
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Annals of Mathematics and Artificial Intelligence (AMAI)
巻: 76 号: 1-2 ページ: 25-46
10.1007/s10472-015-9455-9
Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Springer
巻: 印刷中
