| 研究課題/領域番号 |
26350443
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 広島修道大学 |
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研究代表者 |
高濱 節子 広島修道大学, 商学部, 教授 (60186989)
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| 研究分担者 |
海生 直人 広島修道大学, 経済科学部, 教授 (80148741)
廣光 清次郎 広島修道大学, 経済科学部, 研究員 (90043827)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 非線形最適化 / 直接探索法 / 関数形状推定 / 差分進化 / 粒子群最適化 / パラメータ学習 / 近接グラフ / 回転不変性 |
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| 研究成果の概要 |
集団に基づく最適化法に対して，探索効率と頑健性を向上させるために(1)アルゴリズムパラメータの適応制御法の提案， (2)変数間依存性が強い問題に対する新たな交叉の提案， (3)ペナルティ係数法の適用法の提案，を行い，有効性を示した．(1)では，①近接グラフを用いた山谷判定によるパラメータ制御法，②探索点を関数値によりグループ分けしグループ別のパラメータ適応制御法を提案した．(2)では，探索点集団による斜交座標を利用した最適化法の提案と変数間の相関に着目した新たな交叉を提案した．(3)では，古い解と新しい解の拡張目的関数が等しくなる等価ペナルティ係数値に基づくペナルティ係数の制御方法を提案した．
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| 自由記述の分野 |
複合領域
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
進化的アルゴリズムなどの集団による最適化法は，問題の解析的性質や探索空間の幾何的性質を要請しないため広範囲の問題に適応可能であるが，各問題が持つ個別の性質を有効に活用するという点では問題が残っている．本研究では，関数値のみを利用した目的関数の形状推定や探索点の分類に基づいてアルゴリズムパラメータを適応制御することにより，問題が持つ個別の性質に対応した効率的かつ頑健な探索性能をもつ最適化アルゴリズムを提案した．これにより，広範囲の非線形最適化問題を効率的に解くことが可能になり，様々な分野に応用可能となることが期待できる．
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