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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11650411/
• 关键词: 意志決定支援; 最適値探索; 不確実環境; 多目的意志決定; 自律分散; ルール獲得; 進化型計算法; 遺伝アルゴリズム; 多目的最適化

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.

Optimal value search process,(i) optimal value search process,(ii) optimal value search process,(iii) optimal value search process (2) the selection of the right decision maker, the right decision maker, the selection of the right decision maker, the right decision maker, the selection of the right decision maker, the selection of the right decision maker, the right decision Specific, the following is a set of research and development activities. (a)A survey of the fundamentals of creative problem solving: computer science, point design, methodology, creative support, and computer effect support. (b)Optimal will decision support under uncertainty: evaluation of the number of concerns, including uncertainty, optimization problems, and suitability calculation methods. (c)The optimal will to decide whether to get support-the mechanical learning of inheritance: the acquisition of the problem of inheritance, the optimization of the problem of inheritance. (d)Decentralized Will Decision Support-Autonomous Decentralized Will Decision System Construction and Evolutionary Computing Method Solution Composition: Decentralized Production System Construction Problem Selection, Autonomous Decentralized Will Decision System Construction Method Proposal, Autonomous Decentralized Will Decision System Construction Problem Selection, Autonomous Decentralized Will Decision System Construction Solution (e)Multi-purpose decision support: Evolutionary computation group selection: Evolutionary computation: Evolutionary The structure of the system, the composition of the system, the selection of the decision maker, etc. under the condition that the system is complementary to the system, the decision support of the system is possible and expected. This is the first time that we've seen this.

项目成果

Tsutomu Inamoto: "A Study on the Multicriteria Optimization Support by Using Evolutionary Algorithms"Proc.of 6th Int.Symp.on Artificial Life and Robotics. 172-175 (2001)

Tsutomu Inamoto：“使用进化算法进行多标准优化支持的研究”Proc.of 6th Int.Symp.on Artificial Life and Robotics。

Hisashi Tamaki: "An Application of Meta-heuristics to Container Assignment Problems - Genetic-Based Machine Learning Approach"Proc.of INFORMS-KORMS Seoul 2000 Conference. 2162-2167 (2000)

Hisashi Tamaki：“元启发式在容器分配问题中的应用 - 基于遗传的机器学习方法”INFORMS-KORMS 首尔 2000 年会议论文集。

谷萩隆嗣: "高速アルゴリズムと並列信号処理"コロナ社. 255 (2000)

Takashi Tanihagi：“高速算法和并行信号处理”Coronasha 255 (2000)。

玉置久: "非正規目的関数を含む多目的並列機械型スケジューリング問題のモデル化とその遺伝アルゴリズムによる解法"計測自動制御学会論文集. 35・5. 662-667 (1999)

Hisashi Tamaki：“包括非正态目标函数在内的多目标并行机调度问题的建模及其使用遗传算法的解决方案”《仪器与控制工程师学会汇刊》35・5（1999 年）。

玉置久: "スケジューリング技術の新たな展開"システム/制御/情報. 45・1. 2-5 (2001)

玉木恒：“调度技术的新发展”系统/控制/信息45・1（2001）。