遺伝アルゴリズムによる最適化問題の多段階解法の開発

本研究では,遺伝アルゴリズムによる最適化問題の多段階解法の開発を行なった.具体的な最適化問題として,エネルギー計画問題の1つであるコージェネレーションシステム導入計画を取り上げた.この問題は,レイアウト問題およびネットワーク計画問題の両方の性質を伴う.本研究で得られた成果は以下の通りである.1.遺伝アルゴリズムによって複数の解空間を規定し,解空間単位で探索点を収束させるという,最適化問題に対する段階的な近似解法を開発した.2.開発した解法を現実問題へ適用することにより,その有効性を実証した.3.数理計画法による解法との比較により,開発した解法の特性を明確にした.本研究で開発した解法は,以下の3つの基本ステップからなる.Step1:遺伝アルゴリズムによってエネルギー供給のためのネットワーク構造を表現する.このネットワーク構造は,遺伝アルゴリズムの集団によって複数生成される.1つのネットワーク構造が1つの解空間を表現する.Step2:表現されたネットワーク構造に対して熱輸送量などの定量データを一意に決定する.Step3:各解空間における評価関数値を比較することによって,解空間単位で探索点を収束させる.さらに,開発した解法および数理計画法に基づく解法を実在地域に対して適用した.これにより,開発した解法の精度や有効性を実証し,定式化や問題設定など,両者の解法の差異や特性を明確にした.以上のように,本研究で開発した解法は,現実的な最適化問題に対する有効な近似解法として位置付けることができる.

本研究では,遺伝アルゴリズムによる最適化問題の多段階解法の開発を行なった.具体的な最適化問題として,エネルギー計画問題の1つであるコージェネレーションシステム導入計画を取り上げた.この問題は,レイアウト問題およびネットワーク計画問題の両方の性質を伴う.本研究で得られた成果は以下の通りである.1.遺伝アルゴリズムによって複数の解空間を規定し,解空間単位で探索点を収束させるという,最適化問題に対する段階的な近似解法を開発した.2.開発した解法を現実問題へ適用することにより,その有効性を実証した.3.数理計画法による解法との比較により,開発した解法の特性を明確にした.本研究で開発した解法は,以下の3つの基本ステップからなる.Step1:遺伝アルゴリズムによってエネルギー供給のためのネットワーク構造を表現する.このネットワーク構造は,遺伝アルゴリズムの集団によって複数生成される.1つのネットワーク構造が1つの解空間を表現する.Step2:表現されたネットワーク構造に対して熱輸送量などの定量データを一意に決定する.Step3:各解空間における評価関数値を比較することによって,解空間単位で探索点を収束させる.さらに,開発した解法および数理計画法に基づく解法を実在地域に対して適用した.これにより,開発した解法の精度や有効性を実証し,定式化や問題設定など,両者の解法の差異や特性を明確にした.以上のように,本研究で開発した解法は,現実的な最適化問題に対する有効な近似解法として位置付けることができる.