| 研究課題/領域番号 |
23K11265
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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 | 東海大学 |
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研究代表者 |
染谷 博司 東海大学, 情報理工学部, 准教授 (00333518)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023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 | 遺伝的アルゴリズム / 進化型計算 / 最適化 / 進化計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
次の性質を有する新たな問題領域「メトリック空間最適化」に取り組み, 提案する最適化法「進化的同時最適化法」を合意形成プロセスの解析に応用する.
【性質１】 十分に信頼できる評価関数の定義が困難である.
【性質２】 ただし, ある程度は信頼できる評価関数 (以降, メトリックと呼ぶ) を複数定義できる.
【性質３】 これらのメトリックは, 最適解とその近傍については十分な適切さで評価でき, したがって, 共通の最適解をもつ.
献立計画問題や精油調合問題への適用を通じて合意形成プロセスの試行錯誤における知見を獲得し, また, 本問題領域の問題特性を明らかにすると共に, その研究意義を示す.
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| 研究実績の概要 |
申請課題「進化的メトリック空間最適化による合意形成プロセスの解析」では，先行する研究課題「進化的同時最適化法によるメトリック空間最適化」における新たな問題領域「メトリック空間最適化 (metric space optimization) 」への取り組み，および，提案する最適化法「進化的同時最適化法」を合意形成プロセスの解析に応用する．具体的な問題事例への適用を通じて合意形成プロセスの試行錯誤における知見を獲得し，また，本問題領域の問題特性を明らかにすると共に，その研究意義を示す．申請時までの調査において，今後の課題として次のことが挙げられていた．調査項目１：進化的合意形成アルゴリズムの一般化，調査項目２：多人数献立計画問題における合意形成プロセスの解析，調査項目３：多期間献立計画問題への適用，調査項目４：他の先行調査および精油調合問題への適用．
１年目にあたる２０２３年度は，調査項目１および４に関連して，対話型遺伝的アルゴリズムを用いた多人数観光ルート最適化に取り組んだ．観光ルートの決定においては，観光の費用や時間，観光スポットで得られる満足度などを考慮する必要がある．これらに加え，多人数での観光では，参加者全員が合意できる観光ルートであることが望ましい．本研究では，このような多人数観光ルート最適化問題に対し合意形成を考慮した手法を提案した．また，調査項目４に関連して，方向統計量に基づく目的関数についての継続的な調査および進化計算による合意形成手法の一般競争入札の研究を実施した．
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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
研究計画における調査項目１では，ビットストリング型の進化的合意形成アルゴリズムを一般化することを想定していたが，今年度は，ビットストリング型と実数値型の両方の進化的合意形成アルゴリズムに取り組むことで，異なる観点からの一般化を試みた．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，研究事例を積み上げ，各調査項目のさらなる補強を試みる．
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