【研究分野】制御・システム工学

【研究領域課題番号】16K06435 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

システム最適化 / システムモデリング / プラックボックス最適化 / モデル構築型最適化 / 能動学習統合型最適化 / メタヒューリスティクス / モデル構築型最適化法 / 能動学習統合型最適化法 / ブラックボックス最適化 / ラジアル基底関数 / 2レベル最適化 / 一様入出力近似 / 社会基盤システム最適化 / モデル構築型最適化手法 / 応答曲面法 / 一様写像近似 / 螺旋型システムズアプローチ / 逐次更新型最適化手法 / システム連携 / 応答局面法 / シミュレーション

【研究成果の概要】

モデル化されていない要素を有するシステムの最適化であるブラックボックス最適化に対し，モデリング機能を最適化機能に内包させた「能動学習統合型最適化法」を提案した。具体的には，基底関数の線形結合による近似モデルに対し，サンプルデータには一様な誤差を許容しつつ，最適解の近傍ほど逐次的に近似精度を高める手法で，ブラックボックスの具体的な近似モデルとして，(1)目的関数のモデル，(2)等式制約としての静的システムモデル，(3)2レベル最適化問題における上位変数に対する下位問題の応答解のモデル，(4)多目的選好最適化問題における重み係数に対するPareto解集合のモデル，などを構築する手法へと展開した。

【研究の社会的意義】

システム科学やシステム工学の分野における基盤技法である「システム最適化」と「システムモデリング」に関し，後者の機能を前者の機能に内包させた新たな方法論を創出した点で，当研究課題の成果の学術的意義が高く，これに類する研究成果も国内外において見受けられない。同時に，本手法を社会的課題解決のための新しい概念的方法論である「螺旋型システムズアプローチ」に位置付け、さらに近年話題となっているスマート社会のプラットフォームの設計・計画・運用するための新しいシステム方法論を提供する点で，当成果は社会的意義を有している。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2021-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)