| 研究課題/領域番号 |
20K04551
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
田村 健一 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40534912)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 目的関数評価回数 / 多点型最適化アルゴリズム / ブラックボックス問題 |
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| 研究実績の概要 |
昨年度に構築した「目的関数の評価回数に対して制約が課されたブラックボックス最適化問題に対する解法の枠組み」を改良することに取り組んだ。具体的には、構築した枠組みは、(1)各イテレーションにおける探索状態を定量的に評価する指標に対して、(2)目的関数の評価回数制約下での各イテレーションにおける探索状態の理想状態を与え、(3)各イテレーションで(1)の指標の期待値が(2)の状態を満たすように探索を制御するという手順から構成されるが、今年度は(1)の探索状態の定量的な評価において、従来手法よりも汎用性の高い方法を考案した。この改良を含めた成果を論文としてまとめて海外の学術雑誌に投稿した。
また、これまでは、単目的無制約最適化問題に対して、目的関数の評価回数制約を考えてきたが、今後は多目的最適化問題や複数局所的最適解探索問題などに展開していく予定であるので、そのための基礎研究として、それらの問題に対するアルゴリズムの特徴を分析する研究を行い、国内会議で発表した。具体的には、多目的最適化問題に関しては、進化型多目的最適化手法の近傍生成機構に注目し、それらがパレートフロンティア近似精度に与える影響を調べた。複数局所的最適解探索問題に関しては、多点探索型探索アルゴリズムの複数局所的最適解探索性能を向上させるために、探索点間の距離情報を目的関数に組み込んだ新たな適合度関数を導入し、その複数局所的最適解探索性能への影響を調べた。
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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
新型コロナ感染拡大に伴い研究以外の業務が急増してしまったため
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| 今後の研究の推進方策 |
現時点では研究計画に大きな変更はない。研究成果を国際会議や英文雑誌で発表する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナ感染拡大によって予定していた国際会議での発表ができなかったことが最大の理由である。旅費については新型コロナの感染状況に左右されるので引き続き状況を注視しながら適切に運用していきたい。
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