優良解集合探索問題のための逐次近似最適化に基づく探索手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS2-1

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Superior Solution Set Search Method Based on Sequential Approximate Optimization

著者名: 福嶋 竜(首都大学東京),田村 健一(首都大学東京),土屋 淳一(首都大学東京),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): Ryu Fukushima|Kenichi Tamura|Junichi Tsuchiya|Keiichiro Yasuda

キーワード: 最適化|メタヒューリスティクス|優良解集合探索問題|逐次近似最適化|応答曲面法数理計画法|Optimization|Metaheuristics|Superior Solution Set Search Problem|Sequential Approximate Optimization|Response Surface MethodologyMathematical Programming

要約(日本語): 現実の最適化において，例えば工業デザインにみられるように，客観的評価が可能な目的（製品性能など）と主観的評価をせざるを得ないような目的（デザインなど），即ち性質の異なる複数の目的を有する最適化問題が存在する。これを優良解集合探索問題という。この問題は，使用者の希求水準を満たす多様な解集合を獲得することを目的としたものである。この最適化手法にはメタヒューリスティクスが用いられてきた。一方で，実応用の場面において評価値を得ることは，容易ではなく高コストであることが少なくない。そこで本論文では，メタヒューリスティクスによる最適化に対して，より少ない評価回数で優良解集合を得ることを目的とした新たな優良解集合探索手法を提案する。具体的には，応答曲面法を用いる逐次近似最適化に基づいた探索手法となっている。その探索過程に，優良解集合特有の構造を織り込んでいる。最後に数値実験を行い，その有効性を検証する。

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