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進化計算における制御パラメタの効率的な設定方法の開発と応用

进化计算中控制参数设置的有效方法的开发与应用

基本信息

批准号：
14J09528
负责人：
田邊遼司
金额：
$ 1.41万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2014
资助国家：
日本
起止时间：
2014-04-25 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は, 進化アルゴリズムにおける制御パラメータの効率的な設定方法の開発と応用である. 前年度から引き続き, 本年度においても関数最適化問題に対する進化アルゴリズムの中でも最も強力な手法の1つである適応的Differential Evolution (DE) の解析に取り組んできた. 主な研究成果は以下のようにまとめられる:(1) 異なる最大評価回数におけるDEアルゴリズムのパラメータ設定の調査本研究では異なる最大評価回数に対するDEの適切なパラメータ設定を, 自動パラメータチューナーを用いて解析した. その結果, (i) 最大評価回数の設定ごとに適切なパラメータ設定は大きく異なること, (ii) 自動チューナーにより得られたパラメータ設定は, 訓練環境とテスト環境での最大評価回数の設定が異なる場合は不適切となることがわかった. 本研究にて得られたこれらの知見は, 今後DEを含む進化アルゴリズムを解の評価に時間がかかる問題に適用する際に有益である. さらに, 本研究で得られた知見を, 実問題である油槽シミュレータのパラメータ最適化問題へ応用した.(2) 適応DEの適応メカニズムの解析前年度において開発した, SHADEに決定的集団数減少法を導入したL-SHADEは, IEEE CEC 2014にて開催された関数最適化に対する近似手法のコンペティションにて優勝するなど, 既存手法と比べ良好な性能が報告されている. しかし, そのパラメータ適応手法に関する知見は乏しい. そこで, SHADEを含む5つの適応DEのパラメータ適応手法を (i) ベンチマーク問題集における性能評価, (ii) 本研究にて提案する新たなシミュレーション法により解析した. その結果から, SHADEが優れた性能を示す理由が明らかになった. 得られた知見は, 今後のパラメータ適応手法開発に有益である.

The purpose of this study is to develop a setting method for controlling the efficiency of the control system by evolving the efficiency of the system. In the previous year, Differential Evolution (DE) of this year's key optimization problem, the most powerful technique in the に対するevolution, the most powerful にもThe main research results are as follows: (1) A survey on the setting of the largest number of reviews for Isona's DE Alone This study is based on the setting of the maximum number of evaluations and the appropriate setting of the DE. Automatic パラメータチューナーを Use いて to analyze した. その result, (i) The setting of the maximum number of reviews is the setting of the appropriate number of times, (ii) Automatic setting of automatic setting, The setting of the training environment and the maximum number of evaluations are different and the situations are not appropriate. In the future, DEをcontainingむevolutionアルゴリズムをsolvedのvaluation価にtimeがかかるproblemにapplicableするinternationalにbeneficialである.さらに, this study has not been achievedられたknowledgeを, The problem is the optimization problem of the oil tank and the optimization problem. (2) Adaptable DE's analysis of the previous year's において开発した, SHADEにDecided set number reduction methodをIntroductionしたL-SHADEは, IEEE CEC 2014にて开奖された开户optimization に対するapproximation technique のコンペティションにてwinner するなど, The performance of the existing technique is better than that of the existing technique. Report on the performance of the technique. SHADE を 5 つの応DE のパラメータ応 technique を (i) ベンチマーク problem set における performance evaluation 価, (ii) This research is based on the proposal and analysis of the new method. The result of this study is SHADE's excellent performance shows the reason why it's clear. It's good to know and see, and it will be beneficial to use the appropriate technique in the future.