| 研究課題/領域番号 |
20K04551
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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21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
田村 健一 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (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)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 評価回数制約問題 / 多点型アルゴリズム / 最適化問題 / ブラックボックス関数 / 目的関数評価回数 / 多点型最適化アルゴリズム / ブラックボックス問題 / 多点型最適化 / 評価回数制約 / 大域的最適化 / 多目的最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
大規模・複雑なシステムに対する最適化の応用が急速に広がりつつある。それらの応用の中には，目的関数の評価値を計算する際に，膨大な時間や費用等のコストを要する形態が多い。さらに，現実のプロジェクトでは，予算と時間の制約が必ず存在するので，それらの応用形態においては，目的関数の総評価回数に対する制約が必然的に生じることになる。本研究課題では，事前に指定される任意の目的関数の評価回数制約のもとで可能な限り優れた解を求める問題を「評価回数制約付き最適化問題」と呼び，まずは単目的問題に対する解法を構築することを目的とする。さらに，より実際的な問題である多目的最適化問題等に対して展開していく。
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| 研究実績の概要 |
昨年度に構築した「目的関数の評価回数に対して制約が課されたブラックボックス最適化問題に対する解法の枠組み」に対して、その性能分析をさらに進めることを目的として、従来とは異なるアプローチで性能評価を行った。具体的には、従来は対象アルゴリズムのパラメータ値として、デファクトスタンダードなパラメータ値を採用し、その数値実験結果と提案手法の結果を比較評価していたが、今回は対象アルゴリズムのパラメータ値を、その定義域内で微小区間ごとに設定し数値実験を行ない、それによって得られた大量の実験データに基づいて統計的に評価する方法を考案した。結果として、有力な多点探索アルゴリズムであるDifferential Evolution に対して、提案手法の結果は、対象実験データの第三四分位数よりも優れていることを確認することができ、それを国際会議で発表した。今後は、他のアルゴリズムに対しても同様の分析を行い、その結果をまとめて論文誌に投稿する予定である。また、これまでは問題のクラスを無制約・単一目的最適化問題としていたが、有制約・多目的最適化問題への展開も行った。具体的には、MOEA/Dと呼ばれる無制約・多目的問題に対する有力な多点探索アルゴリズムを対象とし、それを有制約問題に対して与えられた評価回数制約のもとで、効果的に機能させる手法を提案し、国内会議で発表した。提案手法は、各探索点に対して、目的関数ベクトルのスカラ化関数と制約違反量から構成される拡張スカラ化関数を導入し、その重みベクトルのバランスを決めるパラメータを評価回数に応じて調整する機構を有している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナが感染拡大した際に研究以外の業務が急増してしまったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はこれまでの成果をまとめて学術雑誌にて発表することを目指す。また，有制約・多目的問題，応用問題に展開していく。
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