| 研究課題/領域番号 |
23K19973
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
中根 拓未 岐阜大学, 工学部, 助教 (70975987)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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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 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 進化的アルゴリズム / サロゲートモデル / 最適化 / 熱間鍛造 / パラメータ同定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
評価コストの高い最適化問題に対応するために、近似した目的関数（サロゲートモデル）を使用した進化的アルゴリズム手法が数多く提案されている。本研究では多重最適化を導入したサロゲート進化的アルゴリズムの新しいフレームワークを開発し、最適化にとってベストな代理モデルの構築を実現することで、社会実装に値する高い実用性を有した最適化手法を開発することを目的とする。さらに、実応用として熱間鍛造プロセスシミュレーションのパラメータ自動同定システムに提案手法を組み込むことでその実用性を実証する。
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| 研究実績の概要 |
本年度は本研究にて提案する多重最適化を導入したサロゲート進化的アルゴリズムの新しいフレームワークであるSAEAMO（Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm with Multi-Optimization）のプログラム作成に取り組んだ．既存のサロゲート進化的アルゴリズム用のライブラリをベースに，SAEAMOの特徴である多重最適化の処理を組み込むことでこれを実現した．
続いて，ベンチマーク関数を使用してSAEAMOと既存手法の比較実験を行い，SAEAMOの有効性の実証を試みた．比較手法の開発者は上記のサロゲート進化的アルゴリズム用ライブラリの開発者と同一であり，ライブラリにて利用可能であるため，比較手法の実装の手間を削減するとともに，同一プログラム上での公正な比較を実現した．しかし，現在の結果ではSAEAMOが比較手法よりも有効であるとはいえないため，SAEAMOの改善を行う必要がある．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本年度は既存手法との比較実験によって提案手法であるSAEAMOの有効性を示し，その成果を論文にまとめることを目標としていた．しかし，現在は望ましい結果が得られておらず，SAEAMOの改善が必要となっている．またこれに伴い，次年度に実施予定の熱間鍛造プロセスシミュレーションのパラメータ自動同定システムへの組み込みにも遅れが生じている．
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| 今後の研究の推進方策 |
SAEAMOの改善に早急に取り組み，比較実験によってその有効性が示せるように研究を進める．具体的には，サロゲートモデル上の最適化によって蓄積された候補データから実際の評価関数にて評価を行う個体を選択するプロセスに改善が必要であると考えている．また，論文の執筆と熱間鍛造プロセスシミュレーションのパラメータ自動同定システムへの組み込みについては並行して準備を進めることで進捗の遅れを取り戻すことを試みる．
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