| 研究課題/領域番号 |
20K11982
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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 | 関西大学 |
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研究代表者 |
花田 良子 関西大学, システム理工学部, 准教授 (30511711)
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| 研究分担者 |
中尾 昌広 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 技師 (50582871)
折登 由希子 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 准教授 (60364494)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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 | 多目的最適化 / 並列化 / 設計変数空間 / 連続関数 / 交叉 / 大域探索 / 部分パレート探索 / 大域的探索 / 並列処理 / 進化計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
トレードオフの関係にある複数の指標を考慮しなければならない意思決定や分析においては，起こりうる複数の可能性を考慮する必要があるため，互いに代替案となりうる「異質」の解からなる解集合の提示が強く望まれる．ここで，異質とは目的関数空間上ではなく設計変数空間上で離れた解のことをいう．本研究では，多目的連続最適化問題において，これまでの目的関数空間での多様性に偏重した多目的進化計算では得られる保証のなかった異質の解からなる高精度なパレート近似フロントを導出する，新しい多目的遺伝的アルゴリズムを開発する．多目的連続最適化の主要なベンチマーク問題での性能解析を通して，提案手法の有効性および適用指針を示す．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目標は，複数の実数連続関数からなる多目的連続最適化を対象として，異質の解からなるパレート近似フロントを形成するにあたり，設計変数空間での多様性向上に重点をおいた多目的遺伝的アルゴリズム（多目的GA）の手法を開発することである．
2022年度は引き続き，多目的GAの探索の設計変数空間上での多様性を向上させる探索の枠組みの開発を行った．過去の探索情報に基づき，十分に探索済みの部分空間から未探索の候補領域を導出，さらに候補領域を重複のないように再帰的に分割し，各部分空間で優先順位をつけつつ個別に多目的GAを並列で行う生得分離モデルを開発した．大域的，局所的な探索性能を測るテスト問題として，有限個の大域的パレート最適解からなるビットの問題である2目的，3目的のNKモデルの例題を作成し，生得分離モデルの有効性を検証した．その結果，2目的，3目的の例題において，提案モデルは，単純な並列多目的GAと比較して，設計変数空間上で広く分布する複数の局所パレート解領域（設計変数空間上で近い位置にある同質の大域的パレート最適解の集合），すなわち異質の解の発見率が向上することがわかった．また，これと並行して，単一目的の連続最適化問題において強力な探索性能を有する実数値交叉の多目的連続最適化への拡張について，さらに検討を行った．また，応用として，平均分散モデルの資産配分問題において，有望な設計変数空間の新たな導出法を開発した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
多目的GAの大域的探索性能を分析，改良するためのビットのベンチマーク問題を3目的に拡張した．2目的，3目的の例題での検証を通じて，提案した多目的GAの生得分離モデルが設計変数空間に広く分布する局所パレート解領域の発見率を向上させることを示した．当初の目標が達成されため，2022年度はおおむね順調に進展していると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
複数の局所パレート解領域の発見率の向上に成功したが，一方で初期探索の性能に大きく影響するため，広域に分布する局所パレート解領域や小さな局所パレート解領域を発見することができなかった．これらを発見するには大域探索をコントロールできるようなスキームの開発が今後の課題となる．また，実数値GAの有望な交叉の多目的連続最適化への拡張を引き続き行う．
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