研究概要 |
汎用的かつ効率的な最適化アルゴリズムを実現するために,比較推定法の提案・改良を行った。比較推定法は,低精度近似モデルを用いて良好でないと推定された探索点の評価を省略することにより探索効率を大きく向上する方法である。(1)低精度近似モデルとしてpotentialモデルを提案し,(2)誤差余裕及び混雑度を導入し,(3) Differential Evolutionの新しいパラメータ設定法を提案し,(4)ε制約法と組み合わせる方法を提案した。これにより,汎用性を損なうことなく探索効率の高い最適化アルゴリズムが実現できることを示した。
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