| 研究課題/領域番号 |
25330291
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
安田 恵一郎 首都大学東京, 理工学研究科, 教授 (30220148)
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| 研究分担者 |
相吉 英太郎 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (90137985)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 最適化 / メタヒューリスティクス / 近接最適性原理 / 連続型最適化 / 離散型最適化 / アルゴリズム |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，最適化手法の基本構造に立脚して，メタヒューリスティクスの汎用解析・設計論を構築し，この成果に基づいて新たな連続型・離散型メタヒューリスティクスの開発と性能評価を目的としている。今年度の主要な研究業績の概要は以下の通りである。
(1)解空間における解同士の位置関係を把握するために，組合せ最適化問題の解空間に距離の概念を導入し，探索の根幹となる近接最適性原理について数値的に解析し，近接最適性原理に基づく多点探索の戦略を提案した。組合せ最適化問題の局所的最適解の性質に立脚した新たな概念を導入することで，解空間を階層的に捉えられることを示し，解空間の階層構造を活用する基本戦略を提案した。さらに，解空間の階層構造と近接最適性原理を共に考慮・活用する多点型最適化手法を構築し，ベンチマーク問題を用いた数値実験により，その有効性を検証した。
(2)Cuckoo Search（CS）はカッコウの托卵行動をアナロジーとしたメタヒューリスティクスであり，レヴィフライト，更新，排斥の三つの操作を繰り返すことで探索を行う。更新を行う個体とは別の個体の情報をもとにした近傍を生成しながら探索を行う。CSを含めたメタヒューリスティクスの特徴として，調整可能なパラメータを有することが挙げらる。しかし，適切なパラメータの設定には試行錯誤が必要となるため，使用者の負担となる。上述のことを踏まえ，CSの探索過程に与えるパラメータの影響を基礎的かつ定性的に解析した上で，パラメータ調整機能を有するCSを構築し，ベンチマーク問題を用いた数値実験により，その有効性を検証した。
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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
平成25年度および平成26年度は，研究代表者と研究分担者がそれぞれの分担課題に関する研究を進めつつ，それぞれの研究成果や知見を有機的に活用することで，連続型および離散型メタヒューリスティクスの汎用解析・設計論に関する基礎的検討を終えている。最終目標である新たな連続型および離散型メタヒューリスティクスの構築の段階に進みつつあり，研究全体として概ね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
前年度までに行った，最適化手法の基本構造に立脚したメタヒューリスティクスの汎用解析に関する研究成果を踏まえ，新たな連続型・離散型メタヒューリスティクスの開発と性能評価を引き続き行う。さらに，これまでの研究成果をメタヒューリスティクスの汎用設計の視点から整理・統合することで，連続型・離散型メタヒューリスティクスの汎用設計論の構築に関する検討を進める。そして，この汎用設計論に基づいた新たな連続型・離散型メタヒューリスティクスの開発と性能評価を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
投稿した論文の掲載が，査読プロセスの関係で次年度になるなど，計上した予算の一部の執行が次年度になったため，研究費の一部を次年度に繰り越した。
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度に掲載される論文の掲載料，国際会議参加旅費・参加費など，主に研究成果の公表に伴う支出に充てる。
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