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J-GLOBAL ID：201902260371770694   整理番号：19A1696386

厳しい計算回数制限下における多変数最適化問題への効果的アプローチの提案

Proposal of an effective approach for an optimization problem with many variables under strictly limiting the number of function call

著者 (1件)： 渡邉真也 (室蘭工業大学大学院 しくみ情報系領域)
資料名： 進化計算学会論文誌(Web)  (Transaction of the Japanese Society for Evolutionary Computation (Web))
巻： 9  号： 3  ページ： 93-102(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0291A  ISSN： 2185-7385  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現実の世界では,関数呼び出しの数を厳密に制限して,多くの変数を含む最適化問題を解決するアルゴリズム開発が強く望まれている。このような理由により,JSECが主催する進化計算シンポジウムでの進化計算コンテスト2017は,実用的な最適化アルゴリズムの開発を強化するために企画された。このコンテストの主な特徴は,ベンチマーク問題は,自動車会社の実際の問題から作成された「実世界の自動車構造設計最適化に基づくベンチマーク問題(マツダベンチマーク問題)」であり,この問題を最適化するための計算条件は非常に厳しいと言うことである。このコンテストでは,この問題の変数の数は200を超え,この問題の状況はマルチモーダルであるが,関数呼び出しの数は30,000に制限されている。本論文は,単一目的のカテゴリーにおけるこのコンテストの勝利アルゴリズムを提示し,このアルゴリズムがコンテスト問題で非常に効果的に機能する理由を明らかにした。このアルゴリズムは,分布推定アルゴリズム(EDA)のようなソリューションサンプリングを繰り返すことにより,潜在的な検索エリアを推定することに基づいており,アルゴリズムの効率を向上させるメカニズムを備えている。本アルゴリズムの最も重要な点は,非常にシンプルで,不必要なメカニズムがないことである。このアルゴリズムを競合ベンチマーク問題だけでなく,いくつかの典型的なテスト問題にも適用することにより,このアルゴリズムの有効性が確認でき,このアルゴリズムの特性が分析できた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *制約付最適化問題 ,  *多変数系 ,  開発 ,  進化的計算 ,  多モード ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： アルゴリズム開発 ,  マルチモーダル ,  ベンチマーク法 ,  進化計算 ,  *制約最適化問題 ,  *多変数 ,  分布推定アルゴリズム

著者キーワード (10件)： evolutionaly計算 ,  最適化アルゴリズム ,  単一目的最適化 ,  大規模大域最適化 ,  Mazdaベンチマーク問題 ,  evolutionaly計算 ,  最適化アルゴリズム ,  単一目的最適化 ,  大規模大域最適化 ,  Mazdaベンチマーク問題

分類 (3件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  計算理論  (JB02000A) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (26件)：

• [Brest 06] Brest, J., Greiner, S., Boskovic, B., Mernik, M., and Zumer, V.: Self-Adapting Control Parameters in Differential Evolution: A Comparative Study on Numerical Benchmark Problems, Trans. Evol. Comp, Vol. 10, No. 6, pp. 646-657, 2006.
• [Com 17] http://is-csse-muroran.sakura.ne.jp/ec2017/EC2017compe.html , 2017.
• [Das 11] Das, S. and Suganthan, P. N.: Differential evolution: a survey of the state-of-the-art, IEEE transactions on evolutionary computation, Vol. 15, No. 1, pp. 4-31, 2011.
• [Deb 01] Deb, K. and Kalyanmoy, D.: Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, USA, 2001.
• [Hauschild 11] Hauschild, M. and Pelikan, M.: An introduction and survey of estimation of distribution algorithms, Swarm and Evolutionary Computation, Vol. 1, No. 3, pp. 111 - 128, 2011.

タイトルに関連する用語 (5件)： 計算 ,  制限 ,  多変数 ,  最適化問題 ,  提案