| 研究課題/領域番号 |
17K00331
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30388136)
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| 研究分担者 |
廣安 知之 同志社大学, 生命医科学部, 教授 (20298144)
榊原 一紀 富山県立大学, 工学部, 准教授 (30388110)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 進化型多目的最適化 / メタ戦略 / 進化計算 |
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| 研究成果の概要 |
進化型多目的最適化において適応的に探索戦略を変化させるメタ戦略に基づく2つの手法の開発を行った．これらは，MOEA/Dにおける集約関数の動的な選択を実現する手法と子個体生成において交叉と分布推定を状況に応じて切り替える手法であり，それぞれ優れた性能を示すことができた．
また，計算回数資源が非常に限られた場合や設計変数が千を超える超多変数の問題といった場合に特化した手法についても開発を行い，いずれも良好な結果を示すことができた．
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| 自由記述の分野 |
ソフトコンピューティング関連
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，従来までの固定された探索戦略に基づく進化計算手法に比べ，適応的に探索戦略を変化させることで，大きく探索効率を向上させるだけでなく，内部パラメータの数自体も減らすことを示した．この研究成果は，単に進化計算手法の性能を向上させただけでなく，進化計算手法の実用性を大いに高めることができたと考えている．
また，計算回数資源が非常に限られた場合や超多変数の問題といった高い困難性を有する問題に特化した手法を提案することで，進化計算手法の応用範囲を広げることができたと考えている．
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