2014 Fiscal Year Annual Research Report
進化型多目的局所探索の最適なアルゴリズム構造の決定に関する研究
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24300090
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
石渕 久生 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60193356)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | アルゴリズム / 多目的最適化 / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / 遺伝的局所最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終的な目的は，進化型多目的最適化アルゴリズムに局所探索を組み込んだ進化型多目的局所探索アルゴリズムの自動設計である．この最終目的を実現するためには，交叉や突然変異などの遺伝的操作の選択，選択圧の調整，局所探索の実装，それらの最適な組合せなど，アルゴリズム開発に関連した幅広い研究が必要となる．また，個々の問題に適したアルゴリズム構造が異なるので，幅広い応用分野における多目的最適化問題に関する研究も必要となる．その結果として，以下のような幅広い多様な研究成果が得られている．
１．個々の世代で異なるアルゴリズム構造と異なる遺伝的操作を持つことが可能な進化計算アルゴリズムのメタレベルでのオフライン最適化手法を提案した．この研究により，進化計算の序盤，中盤，終盤および最終盤など，探索の異なる曲面において異なるアルゴリズム構造や異なる遺伝的操作の必要性を示した．さらに，異なる問題では，全く異なるアルゴリズム構造や遺伝的操作が必要であることも示した．
２．上記１の研究を進化型多目的局所探索アルゴリズムの設計に拡張した．メタレベルで最適化を行うアルゴリズムの構造としては，個々の世代における遺伝的探索と局所探索の適用順序を用いた．また，局所探索に関する局所探索の適用確率や局所探索で調べられる近傍解の数などのパラメータもメタレベルでの最適化の対象とした．このような設定により，個々の世代で異なるアルゴリズム構造を持つ進化型多目的局所探索アルゴリズムのオフライン最適化を行った．
３．代表的な多目的組合せ最適化問題である多目的ナップサック問題を用いて，様々な多目的最適化アルゴリズムの探索挙動の調査を行った．また，ファジィシステムの多目的最適化やネットワークの多目的設計などの応用問題への進化型多目的最適化アルゴリズムの応用に関する研究も行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の最終的な目的である進化型多目的最適化アルゴリズムに局所探索を組み込んだ進化型多目的局所探索アルゴリズムの自動設計までは実現できていないが，その準備となるアルゴリズム開発から応用問題の調査まで，幅広い研究を実施できており，おおむね順調に進展していると言える．特に，個々の世代で異なるアルゴリズム構造を持つことができる進化型多目的局所探索アルゴリズムのメタレベルでの最適化アルゴリズムの実装を行うことができたことは大きな進展である．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２７年度は４年間の研究期間の最終年度であるため，これまでの研究成果のまとめとして，国際会議での活発な情報発信および英語論文の執筆を行う予定である．特に，個々の世代で異なるアルゴリズム構造や異なる遺伝的操作を用いる進化計算アルゴリズムの最適設計は，非常に新規性の高い発想であるので，様々な問題を用いて有効性の検討を行い，新しい研究テーマの開拓を行いたい．研究内容に関連した今後の拡張としては，オフラインでのメタレベル最適化で得られた研究成果を利用した動的なオンライン最適化アルゴリズムの開発である．
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