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本研究では、自動抽出した解の変数間依存性や解構造を基に最適化指標を生成し、この指標に基づき最適化を促進する進化計算を構築した。生成する最適化指標を利用すると解評価を必要とせずに最適化を実行可能であり、解評価を抜本的に削減可能となる。提案法は、当初想定した単一最適化問題に加え、大規模最適化問題ならびに多目的最適化問題へと拡張し、次の成果を上げた。まず、過去の解評価データから有効な解構造を抽出し、この解構造を保持するように最適化する指標では、特に大規模問題を含む単一最適化問題に有効である。また、多目的最適化問題では、解構造を学習したSVMを最適化指標とした方法が、高計算コストな問題で有用である。
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