| 研究課題/領域番号 |
16K18121
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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 |
制御・システム工学
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
田村 健一 首都大学東京, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019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)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 最適化 / ブラックボックス問題 / black-box optimization / direct search / evaluation times / optimization / metaheurisics / descent direction / convergence / アルゴリズム / 応用数学 / システム工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，事前に指定される任意の目的関数の評価回数制約のもとで可能な限り優れた解を求める問題を「評価回数制約付き最適化問題」と呼び，この問題を広く世の中に提起すること，そしてこの問題を解くための解法を構築することを目的とした。本研究期間を通して得られた成果は以下のように分類できる。（１）この問題の工学的な価値や要求される解法の仕様の新しさを明快に論じることができた。（２）この問題の解法の構築に寄与しうる直接探索理論や非凸性解析法を構築した。（３）この問題の解法としてベイズ的最適化アルゴリズムと進化計算アルゴリズムに立脚する方法を構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の意義は，様々な技術の進歩に伴い，大規模・複雑化したシステムに対する最適化の応用が広がる中で，従来の最適化問題とは本質的に異なる実情に即した新しい実際的問題として「評価回数制約付き最適化問題」を提起し，新しいアプローチでその具体的な解法を構築したことである。
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