計算統計学と進化計算を融合した機会制約問題の大域的最適化手法の開発

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K06508
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 制御・システム工学
• 研究機関: 近畿大学
• 研究代表者: 田川 聖治 近畿大学, 理工学部, 教授 (50252789)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 機会制約問題 / 最適化手法 / 進化計算

研究成果の概要

実世界の諸問題を定式化した現実的な機会制約問題（CCP：Chance Constrained Problem）を解くためには、不確実性を表現する確率分布から無作為抽出した膨大な数の標本を用いて、解候補が制約条件を満たす確率を推定する必要がある。本研究では、従来の無作為抽出法よりも遥かに少ない標本から、上記の確率を推定できる手法を考案した。さらに、標本数の削減法と進化計算アルゴリズムの1種である差分進化を組み合わせたCCPの大域的最適化手法を開発し、その有効性を複数の現実的なCCPで確認した。

自由記述の分野

数理情報工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

実世界の不確実性を含む諸問題は機会制約問題（CCP）に定式化できる。しかし、従来の確率計画法に基づく最適化手法では、解候補が制約条件を満たす確率を膨大な数の標本から推定する必要があり、現実的なCCPを解くことが難しい。本研究で開発した現実的なCCPに対する最適化手法は、CCPの応用分野を広げるものであり、不確実性を含む諸問題の解決に寄与することが期待される。また、新たに考案した標本数の削減法は、経験分布の構築や確率の推定のほか、機械学習における教師データの作成など、様々な分野での利用が考えられる。