| 研究課題/領域番号 |
19K12160
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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 | 熊本県立大学 |
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研究代表者 |
森山 賀文 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (10413866)
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| 研究分担者 |
飯村 伊智郎 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (50347697)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021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: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 多目的進化アルゴリズム / 量子風進化アルゴリズム / 多目的量子風進化アルゴリズム / 多目的最適化 / 多目的0-1ナップザック問題 / MQEA/I / Multiobjective QEA / Isolation strategy / QEA / ナップサック問題 / 進化計算 / 量子風進化計算 / 多目的巡回セールスマン問題 / 組合せ最適化 / 量子ビット表現 / 多目的整数計画問題 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
複数の目的関数を考慮する多目的最適化問題では，一般的に各目的関数間のトレードオフ関係を考慮してパレート最適解を探索することを目的とする．量子風ビットを用いた多目的最適化可能な進化計算手法としてQuantum-inspired Multi-objective Evolutionary Algorithm（QMEA）が提案されている．しかし，グループ数の調整が必要であり，パラメータ調整時間の増大，なによりパラメータ値による探索性能への影響が問題となる．本研究ではQMEAに対して，唯一の母集団での解探索を可能とする枠組みを導入する．さらに多目的整数計画問題へとその適用可能範囲を拡大し，提案手法の特徴を明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
一般的に，問題の規模や最適化する目的数が増えるにつれて探索空間が拡大し，新たな解生成に他の解情報が寄与することが困難となる．本研究では，各個体が過去の探索で得た各最良解情報に基づき基本的に単独で進化し，大域的探索から局所的探索に自動的に移行する，グループの概念を有しないmulti-objective quantum-inspired evolutionary algorithm based on isolation strategy (MQEA/I) を提案した．多目的0-1ナップザック問題および多目的巡回セールスマン問題を用いた計算機実験を行い，提案手法の有効性を確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実社会の問題では目的関数が唯一とは限らない．多目的最適化問題では複数存在する目的関数間のトレードオフ関係を考慮した最適化が必要である．提案するMQEA/Iは，各個体の自己最良解を保持する機構を有し，各世代の非優越解などの優良解を保持する機構を導入することで，グループの概念が無く，グループ数の調整が不要である．また，提案する解探索の停滞を回避可能な回転角度ルックアップテーブルを用いることで，広範囲に広がる非優越解セットを探索できる．多様で質の高い非優越解セットの獲得は，トレードオフの関係を考慮した上で，どの目的関数を重視するかというユーザの意思を反映することができ，非常に有用である．
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