電磁機器のトポロジー最適化で用いるNSGA-IIにおける遺伝子コードと交叉手法の違いによる性能の比較

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Performance comparison of NSGA-II used for topology optimization of electromagnetic equipment with different genetic codes and crossover methods

著者名: 山本 哲也（京都大学）,松尾 哲司（京都大学）,美船 健（京都大学）,比留間 真悟（京都大学）

著者名(英語): Tetsuya Yamamoto (Kyoto University),Tetsuji Matsuo (Kyoto University),Takeshi Mifune (Kyoto University),Shingo Hiruma (Kyoto University)

キーワード: トポロジー最適化|NSGA-II|NGnet|遺伝的アルゴリズム|交叉モーター|Topology Optimization|NSGA-II|NGnet|Genetic Algorithm|crossovermotor

要約(日本語): 回転機などの電磁機器の電気機器は様々な工業製品において重要な役割を担っている。近年地球温暖化を背景に電磁機器の省エネルギー化。このような背景の中で、設計者の知見に頼らない自動設計の手法としてトポロジー最適化が注目されている。

トポロジー最適化は、電磁機器のトポロジー最適化手法の一つにNGnet法がある。この方法では形状を滑らかな関数で表現し，関数のパラメータを遺伝的アルゴリズムで最適化する手法である。本研究ではNGnet法の形状表現手法と交差手法の選択による探索性能について検討を行った。具体的に遺伝子となるNGnetの重みが離散的な場合と実数の場合について一点交叉、二点交叉、REXstar等の交叉により最適化を行う。それらの結果について、多目的最適化のパレート解の探索領域およびハイパーボリュームという観点から比較することで離散変数と実数変数に適した交叉の方法を考察する。