| 研究課題/領域番号 |
17K00311
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
高濱 徹行 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (80197194)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 最適化アルゴリズム / 多峰性最適化 / 関数形状推定 / 山谷構造 / 近傍グラフ / 進化的計算 / 差分進化 / 近接グラフ / 高次元最適化 / 景観推定 |
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| 研究成果の概要 |
様々な分野に出現する複雑な最適化問題，特に局所解が存在する高次元の多峰性最適化問題を解くために，次の項目の研究を行った。①目的関数の山谷構造を推定するために，近傍グラフを利用して山点と谷点を判定する方法を提案した。谷点と判定された点を解候補とみなし，その周辺で近傍探索を行う方法を提案した。②探索点の分布を決定する変数間の依存関係に応じて子個体を生成するために，相関行列を用いた交叉を提案した。③高次元問題に対処するために，Gabrielグラフと相対近傍グラフの中間的グラフであるβ緩和相対近傍グラフとそれを用いた種分化を提案した。これにより，探索効率の高い進化アルゴリズムが実現できることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，様々な分野において，高次元の多峰性最適化問題を安定的に解くニーズが高まってきている。また，最適化の対象となる目的関数の評価コストや評価時間が増大する傾向にあるため，探索効率の向上も大きな課題となっている。例えば，空力設計最適化では計算流体力学シミュレーションのために１回の計算に数10時間かかる場合もある。本研究では，複数の探索点によって最適解を探索する進化的アルゴリズムにおいて，近傍グラフを用いて探索点間の隣接関係を把握し，隣接点間における関数値の大小関係から山谷構造を求め，谷点を中心とする種分化によって探索点をグループ化し，複数の最適解を探索する効率的なアルゴリズムを提案した。
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