研究課題
本研究の目的は，進化的計算などの集団的最適化アルゴリズムにおいて，探索点の隣接関係から山谷構造を求め，探索点の分布タイプを推定し，探索点をグループ化してグループ毎に探索点の生成・置換戦略やアルゴリズムパラメータを動的に制御することにより，高次元多峰性問題を効率的に解くことである．本年度の主な研究成果は以下の通りである．①目的関数の概形推定，特に山谷構造の推定について，Gabrielグラフ(GG)と相対近傍グラフ(RNG)の併用について研究してきたが，適切な選択確率の設定が困難であった．新しい近傍グラフとして，パラメータβによってGGとRNGの中間的な性質を持つグラフを設定できるβ緩和相対近傍グラフ(βRNG)を提案した．グラフを用いた種分化に基づく差分進化(SDE-G)のグラフとしてβRNGを採用し，代表的なベンチマーク問題を最適化することにより，提案手法の有効性を示した．②悪い解から良い解への方向ベクトルを利用するdirectional mutationにおいて，解を関数値でランク付けし，悪い解と良い解を選択するランクの範囲を適応的に調整するadaptive directional mutationを提案した．これにより，良い方向だけでなく，適度に悪い方向への移動ができるため，局所解からの脱出が可能となり，安定した探索が実現できた．代表的なベンチマーク問題を提案手法で最適化し，従来手法と比較することにより，有効性を示した．③制約付き最適化問題を解くために，2019年度に提案した等価ペナルティ係数(EPC)法を改良し，EPC法のパラメータを適応的に調整する方法を提案した．粒子群最適化(PSO)アルゴリズムに対して，改良したEPC法と新しく提案した突然変異操作を導入した．提案手法により制約付き最適化問題を解き，代表的な手法と比較することにより，有効性を示した．
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Artificial Life and Robotics
巻: 25 ページ: 612～623
10.1007/s10015-020-00653-z
Proc. of Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2020)
巻: 1 ページ: 262～268
数理解析研究所講究録
巻: 2158 ページ: 110～119
