線形制約付き最適化問題に対する凸包写像に基づく制約対処法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC7-1

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A Mapping-based Constraint-Handling Method for Linearly Constrained Optimization Problems

著者名: 田川 聖治（近畿大学）

著者名(英語): Kiyoharu Tagawa (Kindai University)

キーワード: 制約対処法|進化計算アルゴリズム|Constraint-Handling Method|Evolutionary Algorithm

要約(日本語): 近年，強力な進化計算アルゴリズム（EA：Evolutionary Algorithm）が幾つも報告されているが，それらは制約条件のない最適化問題を対象とした最適化手法である。そこで，EAを制約条件のある最適化問題にも適用するため，様々な制約条件の対処法が考案されている。しかし，それらの対処法では本来のEAを修正する必要がある。本稿では，最適化問題における線形制約条件の対処法として凸包写像を提案する。提案する凸包写像は，超立方体で指定されたEAの探索領域内の解（遺伝子型）を，凸包で与えられた線形制約付き最適化問題の実行可能領域内の解（表現型）に変換する。凸包写像による制約対処法の利点は，遺伝子型から表現型への解の変換が簡単で負荷がなく，様々なEAの原型を線形制約付き最適化問題に対して直接適用することができ，追加のパラメータも必要としないことである。

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