研究課題
本年度は本研究の最終年度としてこれまでに開発してきた理論や手法をさらに洗練し、実用化に向けてさらに工夫を施した。具体的には多目的最適化に対する逐次近似最適化において、1)少ない実験回数でより精度の高い解を得るためにどのように追加実験点をとればよいか、2)少ない実験点でより精度の高い近似モデルを構成する方法、3)少ない実験回数で満足のいく解を得るための多目的最適化手法、の観点から考察を加えた。1)については近年注目を集めているKriging法との比較を行い、多目的最適化に対し効率の良い手法の提案を行った。2)についてはこれまでに本研究申請者が開発してきたSVR(Support Vector Regression)にパラメータ決定法等について工夫を施した。3)については多目的最適化において重要な役割を果たすParetoフロンティアの生成について、近年のいくつかのメタヒューリスティック法の適用を試み、対話型解法として確立されている本研究申請者の開発になる満足化トレードオフ法との連携を行った。さらに、コンピュータプログラムを洗練させ、なるべく結果を視覚化してユーザーが意思決定しやすいように工夫を行い、いくつかのテスト問題でその有効性を検証した。
すべて 2009
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Multiple Criteria Decision Making for Sustainable Energy and Transportation Systems, ed.by M.Ehrgott, B.Naujoks, T.J.Stewart and J.Wallenius, Springer
ページ: 277-288
Advances in Neuro-Information Processing
ページ: 995-1001
