研究課題
実際の工学設計の問題では目的関数が設計変数の陽な関数として表すことができず、設計変数の値を決めたとき、構造解析、熱解析、流体解析、振動解析等の解析やその他のコンピュータシミュレーションあるいは模型試作によって初めて目的関数の値が求まることが多い。このような目的関数に対する最適化を本研究ではブラックボックス目的関数最適化と呼んでいる。通常、解析等のシミュレーションや模型試作によって未知目的関数の値を求めるには多大のサンプル点から目的関数の形を学習させ、予測された目的関数に対して最適化を行い最適解を予測するという繰り返しによって解を求める方法を提案し、実用化を目指したシステムとして構築するとともに実際の問題への適用を行うことを目的としている。本年度は多目的計画法の一つであるゴールプログラミングの考えを取り入れてSVR(Support Vector Regression)の新しいモデルであるμ-νSVRを提案し、サポートベクターの数が少ないことから計算時間も少なくて済み、かつ高い汎化能力が得られることを示した。同時に、コンピュータプログラムを開発し、いくつかのテスト問題に対しその有効性を検証した。
すべて 2005
すべて 雑誌論文 (6件)
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