| 研究概要 |
モデリング・シミュレーション技術との融合・結合を前提とした新たな最適化アルゴリズムの開発と,最適化アルゴリズムとの融合・結合を前提とした新たなモデリング・シミュレーション技術の開発を同時にかつ双方向・相補的に進め,最適化に関わる技術を発展的に再構築することを目的として,以下の検討を行った。
(1)Particle Swarm Optimization(PSO)のアルゴリズムに適応的なパラメータ更新規則を導入した新たなPSOを構築し,典型的なベンチマーク問題を用いた数値実験により,有用性を検証した。
(2)関数近似手法(モデリング)として,RBF(Radial Basis Function)を用い,最適化手法としてPSOを用いる統合型最適化の枠組みに関する基礎的検討を行った。
(3)最適化問題において,関数形が数式表現されない目的関数を近似ないしはモデリングする手段としてラジアル基底関数を用い,その最良パラメータをPSOを用いて計算する手法を提案した。
(4)最適化問題において,制約条件に対して許容か否かだけの情報からその制約集合の境界をモデル化するために,サポートベクターマシンを用いることを念頭に入れて,集合の境界の近似するサポートベクターマシンの精度を高める手法を提案した。
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