有制約最適化問題に対する統合的最適化におけるサンプリング戦略の検討

カテゴリ：部門大会

論文No：GS8-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Sampling Strategies of Integrative Optimization for Constrained Optimization

著者名：柏崎 真大（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)： Kashiwazaki Mao (Tokyo Metropolitan University),Tamura Kenichi (Tokyo Metropolitan University),Yasuda Keiichiro (Tokyo Metropolitan University)

キーワード：有制約最適化,統合的最適化,メタヒューリスティクス,サンプリング,Differential Evolution,constrained optimization,integrative optimization,metaheuristics,sampling,differential evolution

要約(日本語)：統合的最適化は最適化，モデリング，シミュレーションを有機的に結合することでシミュレーションや計測の回数を削減し，効率的な最適化を実現する新しい最適化の枠組みとして提案された。 ​本研究では，統合的最適化のさらなる実用性向上のため，無制約最適化から有制約最適化へと拡張する。また，モデリングの精度に直接影響を与えるサンプリング戦略に着目し，制約を考慮した戦略の有効性について基礎的な検討を行う。従来のサンプリング手法は，主に目的関数の形状把握に重点が置かれており，実行可能領域の効率的な探索において制約情報を十分に活用していないという課題がある。そこで本研究では，限られた評価回数の中で有望な実行可能解を効率的に獲得するために，制約を考慮したサンプリング戦略について代表的なベンチマーク問題を用いた検証を行う。

本誌掲載ページ：1444-1450p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：388Kバイト