| 研究課題/領域番号 |
19K12161
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
染谷 博司 東海大学, 情報理工学部, 准教授 (00333518)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 遺伝的アルゴリズム / 進化型計算 / 最適化 |
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| 研究実績の概要 |
申請課題「進化的同時最適化法によるメトリック空間最適化」では，十分に信頼できる評価関数が得られない最適化問題を研究対象とした新たな問題領域「メトリック空間最適化 (metric space optimization) 」に取り組み，その研究意義を示す．また，具体的な接近法として，進化型計算に基づく最適化法「進化的同時最適化法」を提案する．例題とする３つの時系列最適化問題に適用し有効性を評価することで，本問題領域の問題特性を明らかにする．これらにより，実問題のモデリングや問題設定に対する新たな知見を提示する．申請時までの調査において，今後の課題として次のことが挙げられていた．調査項目１：テスト関数ベンチマーク問題セットにおける提案手法の有効性調査，調査項目２：音波形ベンチマーク問題セットにおける提案手法の有効性調査，調査項目３：医用動画像位置合わせ問題への接近，調査項目４：多期間献立計画問題への接近．
３年目にあたる２０２１年度は，調査項目４に関する研究成果の一部を査読付き論文として公表するに至った．また，複数の意思決定者にて構成される献立作成問題に対しても進展があった．並列分散型の対話型遺伝的アルゴリズムを適用し，各意思決定者間の合意形成を試みる最適化法，および，合意形成支援システムに関して，有効性を示唆する実験データが得られた．さらに，本問題領域に関連する発展的な調査項目として，多脚生物の進化的歩行動作獲得について取り組み，仮想物理空間上におけるシミュレーションにおいて知見を得た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究成果の一部を査読付き論文として公表するに至ったものの，他の獲得知見については未公表の段階にある．
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度にあたる次年度は，現在進行中の研究について，有効性を示す実験データおよび獲得知見の公表を目指すと共に，本申請課題を総括する知見の獲得を試みる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度および一昨年度と同様，新型コロナウィルスの影響による出張自粛の要請にしたがい，想定していた出張計画を変更した．また，2021年度においても，研究機関所在地および隣接都道府県における，まん延防止等重点措置や緊急事態宣言を考慮した研究機関への入構自粛などの影響により，数値シミュレーションおよびプログラム開発用の計算機の購入計画に変更があり差額が生じた．差額分は，次年度以降の計算機購入に使用する予定である．
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