計算知能による近似最適化法とその応用に関する研究

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工学設計などの実際問題では、目的関数が設計変数の陽な関数として与えられないことが多く、構造解析、流体解析、熱解析等の解析計算や実際の模型を作ってはじめて目的関数の値が与えられることが多い。このような問題においては必要な解析や模型試作の回数を出来る限り少なくして、かつ出来る限り最適に近い解を得ることが望まれている。そこで、応答曲面法をさらに発展させ、複雑な形状を持つ目的関数にも適用可能にするためにRBFネットワークやサポートベクターマシン等の計算知能の技法を用いて応答曲面を近似しながら、同時に進化型計算によって大局的な解を求めるという近似最適化の手法を開発した。さらに、高精度の近似曲面を得るために、どのような点を追加すればよいのかが非常に大事であるが、これまでの経験に基づく方法による試行錯誤的な選定法が主であった。本研究では、追加される点をどのように選定するかを、理論的な面からアプローチした上、シミュレーションなどによる分析を行い、さらに、多目的最適化問題へ拡張し、実用レベルでの活用ができるよう、これまで得られた研究成果のもとで総合的なハイブリッド型最適化システムを構築した。