| 研究課題/領域番号 |
19K12160
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| 研究機関 | 熊本県立大学 |
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研究代表者 |
森山 賀文 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (10413866)
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| 研究分担者 |
飯村 伊智郎 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (50347697)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 多目的進化アルゴリズム / MQEA/I / Multiobjective QEA / Isolation strategy / 量子風進化アルゴリズム / QEA / 多目的最適化 / ナップサック問題 |
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| 研究実績の概要 |
複数の目的関数を考慮する多目的最適化問題では，各目的関数間のトレードオフ関係を考慮してパレート最適解を探索することを目的とする．一般的に問題の規模や目的数が増えるにつれて，探索空間におけるパレート最適解の分布範囲が拡大するため，母集団の各解は，探索空間に広く分布する必要がある．GAなどで用いられる交叉では，他個体の解情報が新たな解生成の情報源としての役割を担う．しかし，かけ離れた個体同士を交叉させることは，解探索において必ずしも効果的であるとは限らない．
本研究では孤立戦略に基づく量子風進化アルゴリズム（Multi-objective quantum-inspired evolutionary algorithm with isolation strategy: MQEA/I）を提案した．各個体は，過去の探索で得られたpersonal bestの解情報に基づき，基本的に孤立して進化する．各個体は大域的探索から局所的探索へ自動的に移行することができる．MQEA/Iにおいて調整が必要なパラメータは，進化アルゴリズムで一般的に用いられる母集団サイズと終了条件を除き，量子ビットの確率振幅を更新するために用いられる回転角度のみである．
目的数が2，3，4，アイテム数が100，250，500，750の0-1ナップザック問題（KP）を用いた実験を行った．目的数やアイテム数が少ない多目的KPにおいては，NSGA-IIおよびSPEA2が短い世代で優れた解セットを探索でき，目的数やアイテム数が増えると提案するMQEA/Iの方がNSGA-IIおよびSPEA2よりも適した解セットを探索することができた．
本成果については国際会議で発表した．また，論文としてまとめ，現在，条件付採録となり修正を行っている．
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