| 研究課題/領域番号 |
15K16063
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
秋本 洋平 信州大学, 学術研究院工学系, 助教 (20709654)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 進化計算 / ハイパーパラメータ / 高次元最適化 / 情報幾何 / 制約付き最適化 / 収束率解析 / 最適パラメータ同定 / Black-Box最適化 / 確率的探索アルゴリズム / 最適パラメータ / パラメータ適応 / 混合整数計画 / 国際情報交換（フランス） / 適応的パラメータ / 国際情報交換 (フランス) |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，工学・エネルギー・環境問題などの解決に必要不可欠なブラックボックス最適化に対して，最適化プロセスを抜本的に効率化する最適化法の方法論を開発・検討した．最適化プロセスにおいてボトルネックとなる事前パラメータの調節を不要なものとすべく，事前パラメータの探索への影響を実験的および理論的に解析し，一部のパラメータの最適な値を導くことに成功した．また，その他の事前パラメータについても適応機構の開発を行い，事前パラメータ調節を取り除くことに成功した．加えて，統計的技法やヒューリスティック技法を取り入れ，方法論そのものの探索効率を改善した．本研究の成果は，最適化技術の普及につながると期待される．
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