| 研究課題/領域番号 |
20K11968
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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 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30388136)
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| 研究分担者 |
榊原 一紀 富山県立大学, 工学部, 准教授 (30388110)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 進化計算 / 進化型多目的最適化 / 主成分分析 / ベイズ最適化 / 分布推定アルゴリズム / 分子限定法 / 深層学習 / 機械学習 / メタ戦略 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，「探索過程の情報活用」と「直交する複数のメカニズムの共用」という2つ観点を有機的に結びつけたメタ戦略を組み込むことにより「汎用性」と「効率性」を両立した進化型多目的最適化手法の実現を目的とする．
初年度から2年目にかけて，深層学習を活用した「探索過程の情報活用」方法，探索状況と探索メカニズムの相性，適正について検討することで「直交する複数のメカニズムの共用」方法について検討を行う予定である．
また，2年目以降，そこまでに得られた知見に基づくメタ戦略機能を組み込んだ進化型多目的最適化手法を実現し，複数の実問題に対する応用を通じて，その有用性について検証を行う予定である．
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| 研究成果の概要 |
単目的，多目的における進化計算の汎用性と効率性の実現を目的としたメタ戦略の検討を行い，数値実験を通した有効性の検証を行った．具体的には，(1)主成分分析を状況に応じて動的に活用するメタ戦略, (2)ベイズ最適化において局所的な探査と大局的な探索のバランスを動的に切り替えるメタ戦略の2つの異なるアプローチを開発した．前者が一般的な多目的最適化問題を対象としているのに対して，後者は計算資源が限定された環境下での単目的最適化問題を主な対象としている．代表的なテスト問題を用いた検証実験により，これらの手法が幅広い性質の問題で効果的であることを示すことができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，単目的および多目的問題のための汎用性と効率性を両立した進化計算のためのメタ戦略アプローチを開発した．本成果は，進化計算および最適化の適用が難しかった多くの実問題において，有効な解決策となると考えている．高い汎用性を持つ進化計算はこれまで幅広い問題に応用されてきたものの，シミュレーション負荷が高くあまり試行錯誤が許容されない実問題への適用は難しかった．本研究成果は，その解決につながるものであり，その社会的意義は大きいと考えている．
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