進化型計算アプローチによる不確実環境下での最適意志決定支援システムの開発

使用进化计算方法开发不确定环境下的最优决策支持系统

基本信息

  • 批准号:
    09750456
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
  • 财政年份:
    1997
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1997 至 1998
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

目的関数あるいは制約条件に不確実性を有する状況下での,最適性だけではなく不確実性に対する信頼性(ロバスト性)をも高めるといった最適意志決定問題を対象として,進化型計算アプローチによる意志決定支援システムの構築を目的として研究を進めてきた。今年度は,特に平成9年度終了時点で認識された課題:(a) より質の高い解を生成し得る枠組みを構築すること,(b) 選好を対話的に抽出するための,ヒューマンマシン・インタフェース部を設計・実現すること,に留意し,まず平成9年度の成果(ある程度の最適性を維持しながら信頼性をも同時に高めることを目的とした年齢構造の導入による遺伝アルゴリズムの拡張方法)を発展させる形で,(c) 年齢を連続値とし年齢引継割合に応じて確定的に年齢を引き継ぐ連続年齢モデルの提案,およびこのモデルを基本とした遺伝アルゴリズムの構成方法,を実現した。関数最適化問題への適用実験を通して,これまでの離散年齢モデル(年齢を離散値とし,年齢引継確率に応じて確率的に年齢を引き継ぐモデル)と比較することにより,連続年齢モデルによって探索性能の向上が見られ,より質の高い解を求め得ることが確認された。さらに,上述の課題(b)については,(d) 多目的意志決定支援を対象とし,解の潜在的な評価を定量化したポテンシャルを適応度として遺伝アルゴリズムを構成する方法を新たに提案した。この方法では,ポテンシャルを定量化するためのパラメータを,探索途中での候補解集合の様子を参照しながらインタラクティブに調節することによって意志決定者の選好を適応的に引き出し得ること,すなわち効率的な意志決定を支援し得ることが確認された。なお,今年度の研究成果である(c)と(d)との融合等により真に効果的な意思決定支援の方法論・システムを再構成することが,今後の課題として残された。
The purpose of this paper is to determine the number of conditions in which there is a situation of uncertainty, and the most important thing is that the determination of the most important problem is similar to that of the system, and the evolutionary calculation system is determined to support the improvement of the purpose of research. This year, Pingcheng paid special attention to the following questions: (a) pay attention to the production of high-level training, and (b) draw out the messages for good conversation, and pay attention to the design of the training department. The annual results of the year 9 (the degree of confidence maintenance is the most important, and at the same time, the purpose of the year is to create a method for the implementation of the annual program). (C) the annual financial year introduces the proposal of the annual calendar, which is based on the cut-off of the annual budget. Please tell me that the basic information is correct and that the method can be realized. In order to optimize the number of problems, please use the information system, the number of years, the number of years. (B) the above problem (b) the above problem (b) the decision of the multi-purpose will to support the image, to solve the potential problems, and to solve the potential problems. In this paper, the method is used to determine the accuracy of the method, and the method is used to determine the accuracy of the method. On the way to explore the method, the method is used to determine the accuracy of the method. In order to explore the way to solve the problem, on the way to explore the way to solve the problem, you can get the result from the guide of the decision maker, and the support for the rate of determination of will. In this year's research results (c) (d), the meaning determination of real results such as fusion is supported. The method is discussed and then turned into a real problem. In the future, the problem will be broken.

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
玉置 久: "遺伝アルゴリズムによる不確実環境下での最適化問題の解法" システム制御情報学会論文誌. 12(掲載予定). (1999)
Hisashi Tamaki:“使用遗传算法解决不确定环境下的优化问题”,系统、控制和信息工程师学会汇刊 12(待出版)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    横田秀夫
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    貝原俊也
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  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    栂井 一英

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