| 研究課題/領域番号 |
17K12750
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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 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
佐藤 寛之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (60550978)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 進化計算 / 最適化 / 多目的最適化 / ソフトコンピューティング |
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| 研究成果の概要 |
特徴が異なる複数の最適化問題において，それぞれの最適化問題の間の関係性の強弱を視覚的に表現するため，最適化問題群を2次元空間にマッピングする方法を構築した．また同様に，進化計算に基づく複数の最適化アルゴリズムにおいて，それぞれのアルゴリズムの間の関係性の強弱を視覚的に表現するため，アルゴリズム群を2次元空間にマッピングする方法を構築した．さらに，これらをもとに，既存の最適化問題群のマップにおいて，未知の最適化問題の位置を推定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 |
学術的意義としては，これまで最適化問題群は目的関数の内部の構成要素の有無などによって簡素に分類する他なかったが，本研究によって最適化問題の関係性を精緻かつ視覚的に表現できるようになったこと，最適化アルゴリズムも同様に，これまで処理の構成要素などで簡素に分類してきたが，本研究によってアルゴリズムの関係性を精緻かつ視覚的に表現できるようになったことがある．社会的意義としては，これまで新しい最適化問題が生じるたびに適切なアルゴリズムの取捨選択に時間を要していたが，本研究によって既存の最適化問題群から近い問題を見出せるため，アルゴリズムの取捨選択が容易かつ合理化され，最適化技術の利用促進が期待される．
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