進化型計算法に基づく多目的意思決定支援システムとその農産業への応用

点击翻译按钮获取中文摘要

進化型計算法は、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用され、生物の進化のメカニズムをまねて自然に学ぶ問題解決を目指すもので、近年、各界から注目を集めている。本年度は、まず昨年度本研究では新たに開発したh-MGA(heterogeneous Multi-objective Genetic Algorithm)という手法を用いて生体組織の補綴に用いるプラスチック産業を対象にしたサプライチェインマネジメントの最適化を試みた。次に、一般的な農産業の製造工程を対象にして、総生産時間(Make span)と品質劣化数(Advanced Product Quality Deterioration, APQD)の二つの目的関数をもった農産物生産システムを対象にして、遺伝的アルゴリズム(VEGA)を用いて数多くのパレート最適解を生成し、その中からメタ戦略型満足化トレードオフ法とエキスパートシステムを用いて選好解を求める方法を示した。さらに、h-MGAとエキスパートシステムを用いてサプライチェインマネジメントの多目的最適化を試み、h-MGAで求めた数多くのパレート最適解集合の中からエキスパートシステムを用いて選好解を求める知的意思決定支援システムの構築を試みた。