遺伝アルゴリズムによる最適化問題の多段階解法の開発

使用遗传算法开发优化问题的多步求解方法

基本信息

批准号：
07780346
负责人：
原田拓
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Tokyo University of Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,遺伝アルゴリズムによる最適化問題の多段階解法の開発を行なった.具体的な最適化問題として,エネルギー計画問題の1つであるコージェネレーションシステム導入計画を取り上げた.この問題は,レイアウト問題およびネットワーク計画問題の両方の性質を伴う.本研究で得られた成果は以下の通りである.1.遺伝アルゴリズムによって複数の解空間を規定し,解空間単位で探索点を収束させるという,最適化問題に対する段階的な近似解法を開発した.2.開発した解法を現実問題へ適用することにより,その有効性を実証した.3.数理計画法による解法との比較により,開発した解法の特性を明確にした.本研究で開発した解法は,以下の3つの基本ステップからなる.Step1:遺伝アルゴリズムによってエネルギー供給のためのネットワーク構造を表現する.このネットワーク構造は,遺伝アルゴリズムの集団によって複数生成される.1つのネットワーク構造が1つの解空間を表現する.Step2:表現されたネットワーク構造に対して熱輸送量などの定量データを一意に決定する.Step3:各解空間における評価関数値を比較することによって,解空間単位で探索点を収束させる.さらに,開発した解法および数理計画法に基づく解法を実在地域に対して適用した.これにより,開発した解法の精度や有効性を実証し,定式化や問題設定など,両者の解法の差異や特性を明確にした.以上のように,本研究で開発した解法は,現実的な最適化問題に対する有効な近似解法として位置付けることができる.

在这项研究中，我们开发了一种使用遗传算法来解决优化问题的多步求解方法。作为一个具体的优化问题，我们提出了热电联产系统引入计划，这是能源规划问题之一。这项研究获得的结果是。如下： 1．我们开发了一种优化问题的逐步近似求解方法，它定义了3的解空间。通过与基于数学规划的求解方法的比较，阐明了所开发的求解方法的特点。研究包括以下三个基本步骤步骤1：遗传算法。能源供应的网络结构由算法表示，一个网络结构表示一个解空间。第二步：对于所表示的网络结构，唯一确定定量数据，例如数量。步骤3：通过比较各个解空间中的评价函数值，然后，将搜索点收敛在每个解空间中。此外，将所开发的求解方法和基于数学规划的求解方法应用于实际区域。从而证明了所开发的求解方法的准确性和有效性，并制定了公式阐明了两种求解方法的差异和特点，如问题设置和问题。如上所述，本研究开发的求解方法可以定位为现实优化问题的有效近似求解方法。