異質の解からなるパレート近似フロント形成のための生得分離型多目的進化計算

用于形成由异构解组成的帕累托近似前沿的固有可分离多目标进化计算

• 批准号: 20K11982
• 负责人: 花田 良子
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kansai 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-20K11982/
• 关键词: 多目的最適化; 並列化; 設計変数空間; 連続関数; 交叉; 大域探索; 部分パレート探索; 大域的探索; 並列処理; 進化計算

本研究の目標は，複数の実数連続関数からなる多目的連続最適化を対象として，異質の解からなるパレート近似フロントを形成するにあたり，設計変数空間での多様性向上に重点をおいた多目的遺伝的アルゴリズム（多目的GA）の手法を開発することである．2022年度は引き続き，多目的GAの探索の設計変数空間上での多様性を向上させる探索の枠組みの開発を行った．過去の探索情報に基づき，十分に探索済みの部分空間から未探索の候補領域を導出，さらに候補領域を重複のないように再帰的に分割し，各部分空間で優先順位をつけつつ個別に多目的GAを並列で行う生得分離モデルを開発した．大域的，局所的な探索性能を測るテスト問題として，有限個の大域的パレート最適解からなるビットの問題である2目的，3目的のNKモデルの例題を作成し，生得分離モデルの有効性を検証した．その結果，2目的，3目的の例題において，提案モデルは，単純な並列多目的GAと比較して，設計変数空間上で広く分布する複数の局所パレート解領域（設計変数空間上で近い位置にある同質の大域的パレート最適解の集合），すなわち異質の解の発見率が向上することがわかった．また，これと並行して，単一目的の連続最適化問題において強力な探索性能を有する実数値交叉の多目的連続最適化への拡張について，さらに検討を行った．また，応用として，平均分散モデルの資産配分問題において，有望な設計変数空間の新たな導出法を開発した．

は の this study goals, plural の be number even 続 masato number か ら な る optimal multi purpose even 続 を like と seaborne し て, heterogeneous の solution か ら な る パ レ ー ト approximate フ ロ ン ト を form す る に あ た り, design - number space で の multiple others に up key を お い た multi purpose but 伝 ア ル ゴ リ ズ ム (multi purpose GA) の gimmick を open 発 す る こ と で あ る. 2022 annual は lead き 続 き, multi purpose GA の explore の design number of variations on the space で の multiple others を upward さ せ る explore の 枠 group み の open 発 を line っ た. Past の explore intelligence に base づ き, very に explore 済 み の part space か ら unexplored の alternate field を export, さ ら に alternate field を repeat の な い よ う に 帰 に し segmentation, each part space で priority を つ け つ つ individual に multi purpose GA を tied for line で う was separation of モ デ ル を open 発 し た. Large domain, bureau を な explore performance measurement る テ ス ト problem と し て, finite の large domain パ レ ー ト optimal solution か ら な る ビ ッ ト の problem で あ る 2, 3 purpose の NK モ デ ル の sample を し consummate, living separate モ デ ル の have sharper sex を 検 card し た. そ の results, 2, 3 purpose の sample に お い て, proposal モ デ ル は, 単 pure な tied for more objective GA と compare し て, number of design variations spatially で hiroo く distribution す る plural の bureau パ レ ー ト solution domain (design number variations spatially で nearly い position に あ る homogenous の large domain パ レ ー の ト optimal solution set), The occurrence rate of すなわち heterogeneous <s:1> solution が is が upward する する とがわ った った った. ま た, こ れ と parallel し て, 単 purpose の even 続 optimization problem に お い て strong な explore performance を has す る be the numerical optimal cross の multi purpose even 続 へ の company, zhang に つ い て, さ ら に 検 line for を っ た. ま た, 応 と し て, average dispersed モ デ ル の assets partition problem に お い て, is expected to be な design - new space の た な export method を open 発 し た.

项目成果

Self-Organized Subpopulation Based on Multiple Features in Genetic Programming on GPU

GPU遗传编程中基于多特征的自组织子群

• DOI: 10.20965/jaciii.2021.p0177
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
• 影响因子: 0.7
• 作者: Keiko Ono;Yoshiko Hanada
• 通讯作者: Yoshiko Hanada

Edge Assembly Crossover with Tabu for Traveling Salesman Problem

边缘组装与 Tabu 交叉解决旅行商问题

• 发表时间: 2020
• 作者: Maaki Sakai;Yoshiko Hanada;Yukiko Orito
• 通讯作者: Yukiko Orito

Verification of Performance of Multi-Parental Real-Valued Crossover in Interactive Genetic Algorithm

交互式遗传算法中多亲实值交叉的性能验证

• 发表时间: 2020
• 作者: Yusuke Yabuzaki;Yoshiko Hanada;and Makoto Fukumoto
• 通讯作者: and Makoto Fukumoto

Genetic Programming for Optimizing Behavioral Rules of Agents Mimicking Human Behavior Patterns

用于优化模仿人类行为模式的代理行为规则的遗传编程

• 发表时间: 2022
• 作者: Kosuke Kakizako;Yoshiko Hanada
• 通讯作者: Yoshiko Hanada

Graph optimization algorithm using symmetry and host bias for low-latency indirect network

使用对称性和主机偏差的低延迟间接网络图优化算法

• DOI: 10.1016/j.parco.2022.102983
• 发表时间: 2022
• 期刊: Parallel Computing
• 影响因子: 1.4
• 作者: Nakao Masahiro;Tsukamoto Masaki;Hanada Yoshiko;Yamamoto Keiji
• 通讯作者: Yamamoto Keiji