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創発的方法論に基づく最適意志決定支援システムの開発

基于突发方法论的最优决策支持系统开发

基本信息

批准号：
11650411
负责人：
玉置久
金额：
$ 2.3万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

最適値探索過程において,(i)単に最適な解を求めるだけでなく,その計算過程において解くべき問題(考慮すべき制約や意志決定主体の選好など)を適応的に引き出すためのの枠組みを検討・構築するとともに,(ii)意志決定者の選好を積極的かつ効率的に利用して複数の有望な(合理的な)解候補を提示できる枠組みを進化型計算法をベースとして再構成・構築することを目的として研究を進めてきた.具体的には,以下のようなテーマを設定し研究・開発を行った.(a)創発的問題解決プロセスに関する基礎的考察:計算機科学的な観点から設計プロセスを捉え,そこでの創造性やシンセシスを計算機で効果的に支援する方法論について基礎的な考察・検討を行った.(b)不確実環境下での最適意志決定支援:評価関数に含まれる不確実性に対してロバストな解を求める最適化問題を対象とし,適応度計算方法を独自に工夫した遺伝アルゴリズムの一構成方法を提案した.(c)最適意志決定のためのルール獲得支援-遺伝的機械学習アプローチによるスケジューリング・ルールの獲得:リアルタイム・スケジューリングの問題を例題として取り上げ,最適なスケジュールそのものを求めることを目的とするのではなく,最適(に近い)スゲジュールを生成できるルールを発見・構成する方法について検討した.(d)分散型意志決定支援-自律分散型意志決定モデル構築と進化型計算法による解法構成:分散型生産システムにおけるスケジュール作成問題を取り上げ,自律分散型モデルの一構成法を提案するとともに,このモデル上でのマルチエージェントによる解法アプローチを構成した.(e)多目的意志決定支援-対話型進化計算法によるパレート最適スケジュールの生成:進化型計算の枠組みにヒューマン・マシン対話を取り入れることによって最適値探索と同時並行して逐次的に意志決定者の選好を抽出ことを可能とする進化型計算の枠組みを構成した.これらはいずれも相補的な役割を果たすものであり,これらを合わせることによって,対象とするシステムの構造・構成や意志決定者の選好等がダイナミックに変化する状況下においても効果的な意志決定支援を可能とすることが期待される.この点に関する検証が今後の課題として残されている.

Optimum value exploration process, (i) 単にoptimal solution, finding solution, calculating process, solving problem (considering constraints) Determining the subject's selection of the subject, the selection of the appropriateness, the selection of the decision maker, the efficiency of the active selection of the will deciderに Utilize して complex number の promising な (reasonable な) solution candidate を prompt できる枠 group みを evolutionary calculation method をベースとして reconstruct and construct することをpurpose として Research を Advance めてきた. Specific には, the following のようなテーマを setting し Research・Open 発を行った. (a) Create 発’s problem solving プロセスに关するbased Examination of the basics of computer science: design, design, and creativity of computer science, support for computer effects, methodology, and creativityてBasic investigation・検椒行った.(b) Optimum will decision support under uncertain environment: Evaluation of the number of factors involved and the uncertainty of the nature of the uncertainty. To solve the optimization problem, the fitness degree calculation method is a single composition method. (c) The optimal will decisionのためのルール gets support - アプローチによるスケ of the mechanical learning of the deceasedジューリング・ルールの Obtain: リアルタイム・スケジューリングのQuestionをExample questionとしてtakeり上げ,OptimumなスケジュールそのものをQuestionることをpurpose とするのではなく, the most suitable (にNearly い) スゲジュールを(d) Distributed Will Decision Support - Autonomous Distributed Will Decision Construction and Evolution Plan Algorithm solution method composition: decentralized production problem solving method, autonomous decentralized production problem solving method, autonomous decentralized production method proposal methodともに,このモデル上でのマルチエージェントによるsolutionアプローチをConstruction した.(e) Multi-purpose will decision support-conversation type evolutionary calculation method にOptimum よるパレートGeneration of optimal スケジュールの: Evolutionary calculation の枠组みにヒThe best value for exploration Parallel and step-by-step decision-making of the decision maker's choice and extraction of the possible and evolutionary calculations of the group and the complementary results of the combination.たすものであり,これらを合わせることによって,対向とするシステムのstructure・Constitutionやwilldeterminerの选好がダイナミックに変化すIt is possible to support the will decision support under the condition of the においても effect and the とすることが period Waiting for the future projects to be solved.