時間経過に伴い変化する動的システムのための進化計算手法の開発と応用研究

随时间变化的动态系统演化计算方法的开发与应用研究

基本信息

批准号：
20K11972
负责人：
林田智弘
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，時間経過とともに変化を伴う「動的システム」のための進化計算手法の開発とその応用研究を目的とする．遺伝的アルゴリズム (GA: Genetic Algorithms) や遺伝的プログラミング（GP: Genetic Programing)，粒子群最適化手法 (PSO: Particle Swarm Optimization) などの進化計算手法の解探索能力の向上のためには，個体群多様性と解探索集中化のバランスの取れた両立が重要である．本研究では，これを実現することを目的として，並列分散の進化計算手法において分散最適化された部分個体群を長期的に保持しておく「長期メモリ」を導入することで，動的システムの再現性や周期性などの特性に対応した最適化手法を構築する．特に，木構造で表現可能なルールを進化的に獲得することを目的としたGPに着目することで，動的システムに対する汎用的なルールを効率的に獲得可能なシステムを構築した．また，獲得されたルールを分析することで，動的システムに対して最適化されたルールの抽出およびその解釈を行った．本研究では，現実的な動的システムの一種である様々な動的スケジューリング問題に対する適用実験を通して構築した最適化手法の有用性を示した．さらに，本研究課題において得られた動的スケジューリングに対する有効な優先度決定規則などに関する知見に基づいて，現実の動的システムに対する適用と評価などの実践的研究を進める．

这项研究的目的是开发随时间变化的“动态系统”的进化计算方法，并对其进行应用研究。为了提高遗传算法（GA）、遗传规划（GP）和粒子群优化（PSO）等进化计算方法的解搜索能力，种群在解搜索的多样性和集中性之间取得平衡非常重要。在这项研究中，我们的目标是通过引入一种“长期记忆”来实现这一目标，该记忆在并行分布式进化计算方法中长期存储分布式优化的子群体，构建一种适应再现性等特征的优化方法。和周期性。特别是，通过关注GP，其目标是进化获取可以用树结构表达的规则，我们构建了一个可以有效获取动态系统通用规则的系统。此外，通过分析获得的规则，我们提取了针对动态系统优化的规则并对其进行解释。在这项研究中，我们证明了通过实验开发的优化方法应用于各种动态调度问题（这是一种现实的动态系统）的有用性。此外，基于本研究项目中获得的有关动态调度有效优先级确定规则的知识，我们将继续进行实际研究，例如在实际动态系统中的应用和评估。