有制約最適化のためのDifferential Evolutionの基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

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): A Basic Study of Differential Evolution for Constrained optimization

著者名: 佐藤 勇司（東京都立大学）,熊谷 渉（横河電機）,安田 雄佑（東京都立大学）,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): Yuji Sato (Tokyo Metropolitan University),Wataru Kumagai (Yokogawa Electric Corporation, Ltd),Yusuke Yasuda (Tokyo Metropolitan University),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|近傍生成|Differential Evolution|Constrained Optimization|Metaheuristics|Neighborhood Formation|Differential Evolution

要約(日本語): メタヒューリスティクスは無制約最適化を主な対象とするが，実応用では有制約最適化へ拡張・適用可能な方法が求められる。この方法は，直接探索・多点探索の維持・活用が可能な近傍生成法と制約対処法を組み合わせることで実現され，実行可能な最適解を探索する。制約対処法では，目的関数と制約違反量によって作られる両方の景観を考慮するために，ペナルティ関数法などを用いて，解の評価・選択を工夫する。一方，近傍生成法は非常に単純な操作である実数値GAを採用するケースが多い。しかし，高次元や多数制約などの複雑な問題では，近傍生成についても探索効率に多大な影響を与える可能性が高い。そこで本稿では，多様化・集中化の観点から，有制約最適化における近傍生成の影響を明らかにする。さらに，無制約最適化において代表的なDifferential Evolutionをベースとして，有制約最適化のための近傍生成法を検討し，その探索性能について検証する。