進化的同時最適化法によるメトリック空間最適化

使用演化联合优化方法进行度量空间优化

基本信息

批准号：
19K12161
负责人：
染谷博司
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tokai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K12161/
关键词：
遺伝的アルゴリズム進化型計算最適化

项目摘要

申請課題「進化的同時最適化法によるメトリック空間最適化」では，十分に信頼できる評価関数が得られない最適化問題を研究対象とした新たな問題領域「メトリック空間最適化 (metric space optimization) 」に取り組み，その研究意義を示す．また，具体的な接近法として，進化型計算に基づく最適化法「進化的同時最適化法」を提案する．例題とする３つの時系列最適化問題に適用し有効性を評価することで，本問題領域の問題特性を明らかにする．これらにより，実問題のモデリングや問題設定に対する新たな知見を提示する．申請時までの調査において，今後の課題として次のことが挙げられていた．調査項目１：テスト関数ベンチマーク問題セットにおける提案手法の有効性調査，調査項目２：音波形ベンチマーク問題セットにおける提案手法の有効性調査，調査項目３：医用動画像位置合わせ問題への接近，調査項目４：多期間献立計画問題への接近．４年目にあたる２０２２年度は，調査項目４に関連して，複数の意思決定者にて構成される献立作成問題の定式化と遺伝的アルゴリズムをベースとした接近法を査読付き研究開発レターを公表するに至った．一汁三菜を基本構成とした献立について，主となる食材や味付けなどを多値列挙型の遺伝子にて表現した．接近法については，並列分散型の対話型遺伝的アルゴリズムに制約エージェントを導入した．また，本問題領域に関連する発展的な調査項目として，方向統計量に基づく目的関数について取り組み，その問題特性に関して知見を得た．

在应用程序任务“使用进化同时优化的度量空间优化”中，我们将在新的问题领域“度量空间优化”上工作，该研究领域侧重于无法获得足够可靠的评估功能的优化问题，并证明了研究的重要性。此外，作为一种具体方法方法，我们提出了一种基于进化计算的优化方法，即“进化同时优化方法”。通过将其应用于三个示例时间序列优化问题并评估其有效性，我们阐明了问题区域的特征。这些为建模实际问题和问题设定提供了新的见解。以下是调查中讨论的问题，直到申请为止。调查项目1：测量在测试功能基准问题集中提出的方法的有效性，调查项目2：调查声波基准问题集中所提出方法的有效性，调查项目3：接近医疗视频对齐问题，调查项目4：接近多处菜单菜单菜单计划问题。在2022财政年度，标志着其第四年，就调查项目4而言，我们发表了一份经过同行评审的研究和开发信，该信提出了菜单创建问题，该问题由多个决策者和基于遗传算法的方法组成。对于由1汤和三盘组成的菜单，主要成分和调味料使用多价值枚举基因表示。关于方法，将约束药物引入并行分布的交互式遗传算法中。此外，作为与此问题领域相关的高级调查项目，我们根据方向统计研究了目标功能，并获得了有关问题特征的知识。