| 研究課題/領域番号 |
19K12135
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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 | 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) |
2019-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 最適化 / 進化計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
進化計算は，設計最適化における成功事例によって産業界からの注目を浴び，様々な類似する最適化問題への水平展開が期待されている．しかし，進化計算は，類似する最適化問題が複数あったとしても，それらをまとめて同時に最適化することはできず，それぞれを個別に最適化することしかできない．そのため，ある問題における改善を他の類似問題での改善に活かすことや，問題間の類似性を明らかにすることはできない．本研究では，複数の最適化問題を同時に最適化する進化計算の方法論を構築する．
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| 研究成果の概要 |
複数の目的関数を同時に最適化する進化計算法について研究した．最適化問題における設計変数値が連続値で表される連続問題と，離散値，とくに0/1の2進数で表される離散問題に対し，目的関数のあいだの類似度を設定できるテスト最適化問題を構築した．これらの問題に対し，最適化の過程で設計変数空間における変数値の分布の違いによって，目的関数の類似度を計測し，交叉という解の組み合わせで新しい解を生成する協調探索を促進，抑制させる方法を構築した．提案法が，最適化中に目的関数の類似度を適切に求めること，類似度を利用する提案法が，従来法より高い同時最適化性能を示すことなどを明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的には，異なる複数の目的関数の関係性が未知の状態から，最適化の過程で類似性を推定し，類似度が高い目的関数について，探索する解集合を共有する方法論として意義があると考えられる．社会的には，昨今，設計最適化などに進化計算が利用されるようになってきており，本研究によって，人々の多様なニーズに合わせたバリエーションが豊富な製品を同時に設計するシーンなどへの利用が促進される意義があると考えられる．
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