| 研究課題/領域番号 |
16K01231
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 小樽商科大学 |
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研究代表者 |
加地 太一 小樽商科大学, 商学部, 教授 (60214300)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 最適化問題 / メタヒューリスティクス / 粒子群最適化法 / アルゴリズム / 多峰性関数 / 確率的解析 / 極値統計 / 組合せ最適化問題 / 組合せ最適化 |
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| 研究成果の概要 |
最適化問題の新たなパラダイムである粒子群最適化法（PSO）は，多峰性の大域的最適化問題に対して精度の高い解を導き出している．しかし，高次元空間では，早い段階で局所解に落ち込む特徴がPSOにあり，その能力が発揮されない．そこで，本研究では，高次元空間において早い段階で局所解に落ち込まず，より質の良い解を探索するPSOを検討した．そこでは，粒子の移動において特徴的な確率分布を導入し，かつ，粒子の集まりの構成を最構築する仕組みを作り上げ，その能力の改善を行った．
さらに，解（粒子）の移動を定義する近傍に関して確率的なモデル化を行い，粒子の移動に関して数理的な解析し，その性質，性能を明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
システムの設計，計画，運用などで最適化手法の利用は欠かせない．しかし，最適化問題は緻密なクラスに分類され，その解法は様々な方法論をとる．提案する高精度なPSOにより汎用的に利用可能な最適化アルゴリズムが存在すれば，あらゆる分野において最適化の活用を推し進める．特に，PSO の欠点である高次元な問題に対して探索力を強化することは，未だ特効薬のない多峰性関数の最適化に対して有効な手立てを提案する特色ある研究となる．
さらに，粒子の近傍の理論的解析を行うことは，PSO のパフォーマンス，限界，およびPSO がもつパラメータによる効果，傾向の特徴が明らかとされる．
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