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

使用遗传算法开发优化问题的多步求解方法

• 批准号: 07780346
• 负责人: 原田 拓
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 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: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07780346/
• 关键词: 遺伝アルゴリズム; エネルギー計画問題; コージェネレーションシステム; 木構造; 組合せ最適化; 近似解法

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.

In this study, a multi-stage solution to the optimization problem is proposed. For specific optimization problems, please click on the top of the plan for the first time. If you have a problem, please do not have a problem. Please do not plan a problem. The results of this study are as follows. 1. In order to solve the problem, we need to solve the space data specification, the space location exploration point, the space exploration point, and the approximate solution of the problem. 2. Open the solution to the problem and use it to solve the problem. 3. The mathematical design and drawing method is used to compare the characteristics of the mathematical simulation method. In this study, the following 3-year solution is required. Step1: the following is the basic method. Step 1: do not make any changes in the system. The number of copies of the data set is generated. The number of copies of the data is generated. The number of copies of the data is generated. Step 2: the data is displayed in the space table. Step2: the transmission volume is determined. Step3: each solution is determined. Step3: for each solution, the number of data is different. Solve the space position exploration point to solve the problem of space location. The basic method of mathematical analysis and drawing is widely used in the region. In order to improve the accuracy of the solution, the accuracy of the solution is different, the problem setting is defined, and the difference property is clearly affected by the solution. In this study, there is an approximate solution to the optimization problem, and the location of the optimization problem is very difficult.

项目成果

原田 拓: "構造的遺伝アルゴリズムを用いたコージェネレーションシステム導入計画" 電気学会論文誌(電子・情報・システム部門誌). 116-C-8(予定). (1996)

Taku Harada：“使用结构遗传算法的热电联产系统引入计划”日本电气工程师学会期刊（电子、信息和系统部门期刊）116-C-8（计划）。

原田 拓(分担執筆): "未定(分担部分の題名:「エネルギー計画問題とその解法」(仮題))" コロナ社, (1996)

Taku Harada（合著者）：“待定（指定部分的标题：‘能源规划问题及其解决方案’（暂定标题））”Coronasha，（1996）