| 研究課題/領域番号 |
22500132
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
章 宏 九州工業大学, 大学院・生命体工学研究科, 助教 (30235709)
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| キーワード | 粒子群最適化 / 群知能 / 拡散的好奇心 / 大域的探索と局所的探索 / ハイブリッド探索 / 多スウォーム探索 |
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| 研究概要 |
H23年度においては、段階的にあるタスク達成のため、知的な群探索の根幹である最適化器の最適化(メタ最適化)、即ち単純なPSO、PSOIWとCPSOのパラメータ推定に関して、論文発表を通じてその推定メカニズムや特徴などを明確し、進化的計算によるモデル決定の方法(Evolutionary Particle Swarm Optimization)を確立した。最良の最適化器の設計ヒントを明確することで、単一の粒子群探索の性能向上が確認された。その上で、探索コストや各粒子群の間の協調行動などを配慮せず、多スウォームの冗長探索とハイブリッド探索を重点的に検討した。多スウォーム探索に局在化ランダム探索を融合したハイブリッド探索の並列的な実施により、更なる高い探索性能を得ることを検討した。その検証例として、改良型のマルチ慣性重み付き粒子群最適化器(MPSOIWα)を用いて、動的な加重和手法の枠組みで多目的最適化問題を解く計算機実験を行った。得られた実験結果の比較により、高い解精度と解分布などの特徴を有することが判明された。これに従って、提案してきた多スウォーム探索の有意性と実用性を明らかにした。この研究成果に対し、国際エンジンニア協会(IAENG)主催の国際会議IMECS2G12の発表で話題になってベスト論文賞を受賞した。その一方で、知的な多スウォーム探索システムの構築については、可変の探索環境の下でLoewensteinの提唱した好奇心発生の仮設を工学的な方法で如何に実現するかを検討した。この場合、動作協調のための探索システム全体の稼動性と妥当性に対して、ある特定な環境の下で計算機実験を通じて検証する必要があることを確認した。または、感知可能なセンサー付き多スウォーム探索システムの構成については、平均値推定法の利用試行を行った。変動の探索環境において変動中の最適解の空間位置をより高く推定するために、確率的推定法の導入が不可欠であることを結論した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
知的な多スウォーム探索システムを構築することについては、主な問題点と検討事項を部分的に議論・検証したが、システム全体としての情報処理や稼動状況などの整合性と妥当性は十分な検討をする必要があるからである。
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| 今後の研究の推進方策 |
多様な探索状況を想定した上で、知的な多スウォーム探索システムに対して、その情報処理や稼動状況などを重点的に調べ、不都合の箇所を解消する。
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