| 研究課題/領域番号 |
21K17824
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
田邊 遼司 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 助教 (80780923)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 進化計算 / 進化型多目的最適化 / 選好に基づく最適化 / 自動アルゴリズム生成 / 意思決定 / 指標 / ブラックボックス最適化 / 多目的最適化 / 選好に基づく多目的進化型アルゴリズム / パラメータチューニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多目的最適化の最終目標は, ユーザが選好するパレート最適解の獲得である. ユーザの選好を満たす非劣解集合のみを近似する選好に基づく多目的進化型アルゴリズムは, 有用な多目的最適化ツールである. しかし, 非エキスパートなユーザが独力で選好に基づく多目的進化型アルゴリズムを実問題に適用するのは, ほぼ不可能である. これは, 多目的進化型アルゴリズムの選定, UI設計, ハイパーパラメータチューニングといった煩雑な工程が必要であったためである. そこで, 本研究ではこれら全ての工程を自動化する枠組みを提案する. 提案する自動生成の枠組みを実問題に適用し, その工学的実用性を明らかにすることを目指す.
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| 研究成果の概要 |
互いにトレードオフな複数の目的関数を同時に最小化する多目的最適化は, 工学分野にて日常的に直面する. 選好に基づく多目的進化型アルゴリズムは意思決定者の選好を満たす非劣解集合のみを探索する有用なアプローチであるが, その性能はアルゴリズム構成に強く依存する. 加えて, アルゴリズム構成を人手で最適化するのは困難である. この問題に対して, 本研究では, 選好に基づく多目的進化型アルゴリズムを自動生成する枠組みの開発・検討をした.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した選好に基づく多目的進化型アルゴリズムを自動生成する枠組みを利用すれば, 非専門家であるユーザでも手軽に最適化が可能となった. また, 自動アルゴリズム構成は研究者がこれまで思いつかなかったような構成を生成する場合が多い. そのため, 高性能かつ新規性のある多目的進化型アルゴリズムが自動生成されることが期待でき, 本研究分野に新しい視点をもたらすことが期待される.
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