| 研究課題/領域番号 |
18K11469
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 玉川大学 (2022)
広島大学 (2018-2021) |
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研究代表者 |
折登 由希子 玉川大学, 工学部, 准教授 (60364494)
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| 研究分担者 |
花田 良子 関西大学, システム理工学部, 准教授 (30511711)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 進化計算 / 初期探索空間の限定 / 縁付きヘッセ行列 / 資産配分問題 / 大規模大域的最適化問題 / 探索空間の限定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、最適解の探索が困難な多次元の大規模最適化問題において、解空間全体から進化計算の各手法が効率的に最適解を発見するための探索領域の抽出を試みた。具体的には、等式制約付き最適化問題を解くための一手法である縁付きヘッセ行列の極値判定法を用いることで、設計変数上の探索すべき領域を狭め、最適解が含まれると期待される有望な探索領域を発見するアプローチの開発を行った。
縁付きヘッセ行列式の数学的展開の限界と数値実験の結果から、有望な探索領域を抽出するための設計変数の定義域を狭めるアプローチの問題点を明らかにすると同時に、設計変数数を削減するアプローチの有効性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
進化計算の各手法は強力な最適解探索ツールであるが、実問題に多くある制約付きかつ多次元の大規模最適化問題において、その有効性は未知な部分が多い。このため、そのような大規模最適化問題においても進化計算の有効性を広く発信する必要がある。
本研究課題では、解空間全体から最適解が存在すると期待される探索空間の絞り込み方法の開発を行った。本研究課題の成果は、多様かつ煩雑な情報のデータ分析の必要性の高まりとともに、今後ますます高次元化される最適化問題において、進化計算により効率的に最適化するための探索領域限定方法の一つとしての貢献が期待できる。
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