有制約最適化のためのMOEA/DとFeasibility Ruleの比較検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-5

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): A Comparative Study of MOEA/D and Feasibility Rule for Constrained Optimization

著者名: 宇津本 継（東京都立大学）,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): Kei Uzumoto (Tokyo Metropolitan University),Yusuke Yasuda (Tokyo Metropolitan University),Wataru Kumagai (Yokogawa Electric Corporation),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|Feasibility Rule|Constrained Optimization|Metaheuristics|Constraint Handling Techniques|MOEA/D|Feasibility Rule

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。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，有制約最適化問題へと適用するためには制約対処法（CHT）を必要とする。CHTは解の選択・評価において，目的関数値と制約違反量を同時に考慮する。目的関数値と制約違反量を分離して評価する手法であるFeasibility Ruleや，制約条件を目的関数化した2目的最適化問題をMOEA/Dによって解く手法は実行不可能解を活用するCHTであり，解の実行可能性と収束性が期待される。しかしながら，実応用で発生する目的関数値と制約違反量のトレードオフ関係や制約起因の多峰性などの有制約最適化特有の性質と，これらの手法との関係は明らかにされていない。そこで本稿では，数値実験を通して各手法の有制約最適化特有の性質に対する探索性能を明らかにし，既存手法が十分に対処できないことを指摘する。