Quality-Diversityに基づく多様な構造を持つ最適化問題の研究

整理番号	2025a045
種別	プロジェクト研究-短期共同研究
研究計画題目	Quality-Diversityに基づく多様な構造を持つ最適化問題の研究
研究代表者	田中 彰一郎（福知山公立大学 情報学部・助教）
研究分野のキーワード	Reebグラフ、多様体、Quality-Diversity最適化、機械学習
目的と期待される成果	実世界における最適化問題は、しばしば、候補解を実験やシミュレーションで評価するため、定式化が困難である。このような最適化問題をブラックボックス最適化問題と呼ぶ。ブラックボックス最適化問題は、最適解の数や分布、トポロジーといった構造が先験的に未知である。問題構造の性質は、最適化アルゴリズムの性能に強く影響を与えるため、それが未知なブラックボックス最適化問題では最適化アルゴリズムの選択が困難である。ブラックボックス最適化問題の構造を把握・分析する手法としてランドスケープ分析がある。これまでランドスケープ分析は、さまざまな最適化問題の構造を視覚化・分析してきた。しかし、ランドスケープ分析は与えられた問題の構造を明らかにするものの、特定の構造を持つような最適化問題をデザインすることはできない。最適化アルゴリズムの性能を調査するためには、多様な構造を持つ最適化問題をデザインしたい。そこで本計画では，期待する構造を持つ最適化ベンチマーク問題セットの構築を目指す。新しい進化的計算のパラダイムである発散的進化計算を用いて、最適化問題としての質(Quality)と構造の多様性(Diversity)を両立した最適化問題を探求する。
組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用)	田中 彰一郎（福知山公立大学・助教） 櫻井 大督（富士通株式会社・リサーチ・ディレクター）