| 研究概要 |
本年度は,多目的意思決定支援システムの全体構成について機能設計を行うとともに,最も重要な機能(サブシステム)である多目的最適化問題のパレート最適解集合の生成に焦点を当てて,
(a)パレート最適解集合を直接的・効率的に生成する遺伝的アルゴリズム(GA)の構成法,および
(b)多目的スケジューリング問題に対する事例を通じて,GAによるパレート最適解集合の生成法の評価,に関する研究・開発を行った.
具体的には,(a)に関して,まず,GAなどの進化型計算アルゴリズムによる多目的最適化問題へのアプローチについて,従来より提案されている手法を調査するとともに,その長短所を整理した.次に,これらの手法の調書を組み合わせる形で,GAに基づくパレート最適解集合の生成法を新たに構成した.さらに,(b)に関しては,プラスティック成形工程における多目的スケジューリング問題を例題として取り上げ,多目的意思決定を支援するためのプロトタイプを実現し,(a)の手法の効果および問題点について検討した.
このプロトタイプを用いた計算機実験より,
・提案手法によって,多様なパレート最適解(スケジュール)を直接的に求めることが可能であること,
・多目的意思決定を支援するという観点から,パレート最適解集合を提示することが有効であること,
が確認された.さらに,これらの結果に加え,より効果的な支援を実現するための課題として,
○対話的な「人為選択」等を有効に機能させることによって,より意思決定者の選好が反映されたパレート最適解集合を求める必要があること,
が指摘された.
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