| 研究概要 |
本研究では目的関数値のみを用いて最適化計算を行う手法として,遺伝的アルゴリズムに着目し,遺伝的アルゴリズムにおける多数の探索点を用いる最適化プロセスを確率分布の発展という視点から捉え,類似の探索アルゴリズムである分布推定型最適化アルゴリズムとの比較検討を行おうというものである.平成17年度には平成16年度に引き続き,個体群ベースの確率的探索手法の評価法を検討し,遺伝アルゴリズム(GA)と分布推定型最適化アルゴリズムの代表的手法であるベイジアン最適化アルゴリズム(BOA)の発展について比較研究を行った.また、工学的応用領域の広い周期関数の最適化についても確率分布の発展という視点から周期関数の最適化に適した実数値GAの交叉の拡張方法を提案し、数値実験によりその有効性を確認した。
このほか,平成16年度に引き続きGAによるエレベータシステムの運行制御系のシミュレーションベースの最適設計への応用を進めており,そこでのGAによる意思決定メカニズムの実装方法として,システムの特徴量から決定変数への写像を例題ベースでおこなうExemplar Based手法を考案し,いくつかの例題への適用でその効果を確認するとともに,エレベータ制御政策の最適化にも適用し効果を確認した。
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