進化的実験計画法の利用例とアルゴリズムの一般化に向けて

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-3-1

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): Toward Generalization of Evolutionary Design of Experiments with an Algorithm Example

著者名: 内種 岳詞（愛知工業大学）

著者名(英語): Takeshi Uchitane (Aichi Institute of Technology)

キーワード: 進化計算|実験計画法|進化的実験計画法|社会シミュレーション|Evolutionary Computation|Design of Experiment|Evolutionary Design of Experiment|Social Simulation

要約(日本語): 実験計画法において重要な要因を発見するために，直交表を利用した分散分析が利用されてきた．しかし，重要な要因は独立しているという仮定が成り立たない場合は，要因の交互作用を考慮した実験計画が必要となり，評価コストが増えることはもちろん，実験計画を作成する手間も増えてしまう．重要な要因の確率的発見と動的な実験計画作成のために，進化計算のアルゴリズムにおける動的な解生成をヒントに，進化的実験計画法は提案された．本発表では，進化的実験計画法を社会シミュレーション実験に適用した結果を，直交表を用いた実験計画と比較することにより，進化的実験計画法の有用性を検証する．また，他の応用例に適用するために，アルゴリズムの一般化の方法について議論する．