制約条件を目的関数に変換する有制約メタヒューリスティクスの提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-2

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Proposal of Constrained Metaheuristics Transforming Constraints into Objective Function

著者名: 安田 雄佑（東京都立大学）,熊谷 渉（横河電機）,田村 健一（東京都立大学）,安田 恵一郎（東京都立大学）

著者名(英語): Yusuke Yasuda (Tokyo Metropolitan University),Wataru Kumagai (Yokogawa Electric Corporation, Ltd),Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 有制約最適化|メタヒューリスティクス|制約対処法|MOEA/D|パラメータ調整|Constrained Optimization|Metaheuristics|Constraint Handling technique|MOEA/D|Parameter Adjustment

要約(日本語): 一般的に，最適化問題は何らかの制約条件を有することが多い。しかしながら，メタヒューリスティクスは無制約最適化を主な対象として構築されてきたため，有制約最適化へと適用するためには制約対処法を必要する。ペナルティ法などの既存の制約対処法は，実行不可能解が適切に活用されておらず，実行可能解への収束性が低いことや，非凸集合となる実行可能領域に対して局所的最適解に陥りやすいなどの課題がある。この課題に対処するため，制約条件を目的関数化する多目的に基づく制約対処法の枠組みに着目する。非凸集合となる実行可能領域に対する頑健性の維持及び，得られる解の実行可能性や収束性を向上させることを目的とし，多目的最適化手法の一つであるMOEA/Dを有制約最適化へと拡張し，有制約最適化のための適応的重み調整を用いたMOEA/D を提案する。実行可能領域が凸集合及び非凸集合となる問題を用いて提案手法の有用性を検証する。