時間経過に伴い変化する動的システムのための進化計算手法の開発と応用研究

随时间变化的动态系统演化计算方法的开发与应用研究

• 批准号: 20K11972
• 负责人: 林田 智弘
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11972/
• 关键词: 動的システム; 進化計算; 動的スケジューリング問題; ルール分析; 長期メモリ

本研究では，時間経過とともに変化を伴う「動的システム」のための進化計算手法の開発とその応用研究を目的とする．遺伝的アルゴリズム (GA: Genetic Algorithms) や遺伝的プログラミング（GP: Genetic Programing)，粒子群最適化手法 (PSO: Particle Swarm Optimization) などの進化計算手法の解探索能力の向上のためには，個体群多様性と解探索集中化のバランスの取れた両立が重要である．本研究では，これを実現することを目的として，並列分散の進化計算手法において分散最適化された部分個体群を長期的に保持しておく「長期メモリ」を導入することで，動的システムの再現性や周期性などの特性に対応した最適化手法を構築する．特に，木構造で表現可能なルールを進化的に獲得することを目的としたGPに着目することで，動的システムに対する汎用的なルールを効率的に獲得可能なシステムを構築した．また，獲得されたルールを分析することで，動的システムに対して最適化されたルールの抽出およびその解釈を行った．本研究では，現実的な動的システムの一種である様々な動的スケジューリング問題に対する適用実験を通して構築した最適化手法の有用性を示した．さらに，本研究課題において得られた動的スケジューリングに対する有効な優先度決定規則などに関する知見に基づいて，現実の動的システムに対する適用と評価などの実践的研究を進める．

The purpose of this study is to explore the application of evolutionary computing techniques in time evolution. Genetic Algorithms (GA), Genetic Programming (GP), Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithms (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Particle Swarm Optimization), Particle Swarm Optimization (PSO), Particle Swarm Optimization (PSO), Particle S In this study, we aim to establish a parallel decentralized evolutionary algorithm for the optimization of some individual populations for long-term retention and for the optimization of dynamic and periodic characteristics. In particular, the structure of the wood can be expressed in terms of the acquisition of the object and the purpose of the GP. To obtain the best solution for the problem, we need to optimize it. This study demonstrates the usefulness of an optimization method for solving dynamic problems. In this paper, the author studies the application of priority decision rule in the research of dynamic status.

项目成果

Decision making procedure based on Multiattribute Utility theory Using Bayesian inference

• DOI: 10.1109/scisisis55246.2022.10001910
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: 2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS)
• 作者: Tomohiro Hayashida;I. Nishizaki;Shinya Sekizaki;Masato Ono

周期性のある動的スケジューリング問題のためのエリート個体を用いた並列遺伝的プログラミングの提案

使用精英个体解决周期性动态调度问题的并行遗传编程提案

• 发表时间: 2021
• 作者: 前田 伊吹;林田 智弘;広谷 大助;西崎 一郎;関崎 真也
• 通讯作者: 関崎 真也

K平均法を用いた二段階粒子群最適化手法の改良

利用K-means方法改进两步粒子群优化方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Katsumi Tateno;Kensuke Takada;林田 智弘，西崎 一郎，関崎 真也
• 通讯作者: 林田 智弘，西崎 一郎，関崎 真也

An Evolutionary Method of Computation for Dynamic Scheduling Problems with Periodic Demand

周期性需求动态调度问题的进化计算方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Daisuke Hirotani;Tomohiro Hayashida;Shinya Sekizaki;Ichiro Nishizaki and Ibuki Maeda
• 通讯作者: Ichiro Nishizaki and Ibuki Maeda

ガウス過程回帰を用いたTCPSOの解探索過程の効率化

使用高斯过程回归提高 TCPSO 解搜索过程的效率

• 发表时间: 2022
• 作者: 柏原 優樹;林田 智弘;西崎 一郎;関崎 真也
• 通讯作者: 関崎 真也