ネットワークインバージョンを利用した多目的遺伝的アルゴリズムのための多様性維持メカニズム

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  • ネットワークインバージョン オ リヨウ シタ タモクテキ イデンテキ アルゴリズム ノ タメ ノ タヨウセイ イジ メカニズム
  • Mechanism of Multi-objective Genetic Algorithms for Maintaining Solution Diversity Using Network Inversion

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抄録

近年，多目的遺伝的アルゴリズムの実問題への適用がさかんになってきている．実問題適用の際に考慮すべき事項として，高い計算コストへの対処がある．その方法の1つとして，小数個体での探索が考えられるが，計算コストの削減は図れるものの，探索過程において多様性の低下が生じるという問題がある．そのため，計算時間の確保が不十分な場合には多様性が低い解しか得られない．これに対して，目的関数空間において探索個体が集中した場合には，解を均等に再配置することで，高い多様性を持った解集合を得られる可能性がある．しかしながら，この場合，再配置の対象となる空間が目的関数空間であるため，目的関数値から設計変数値を推定する逆解析を行う必要がある．そこで本論文では，従来の多目的遺伝的アルゴリズムに，ニューラルネットワークの技術の1つであるネットワークインバージョンを併用した多様性維持メカニズムの提案を行う．また，クラスタリングの適用により，逆解析の精度の向上も目指す．本メカニズムを代表的な多目的遺伝的アルゴリズムの手法であるNSGA-IIに組み込み，テスト関数およびディーゼルエンジン燃料噴射スケジューリング問題に適用した結果，提案メカニズムは多様性の維持に対して有効な結果を示した．

Recently, many multi-objective genetic algorithms have been developed and applied to real-world problems. An important issue in resolving this type of problems is how to handle the high calculation cost. One possible solution to this problem is the search with a small population size. Although the calculation cost can be reduced with this approach, the diversity of solutions is often lost. Therefore, solutions that only have a low degree of diversity can be obtained with insufficient calculation time. Our approach to resolve this issue is to relocate the converged solutions uniformly in the objective space, when solutions are converged to certain points. In this relocation, it is necessary to perform an inverse analysis that presumes the design values from the fixed objective values, because the relocation is conducted in the objective space. In this paper, we propose a new mechanism, which applies not only multi objective genetic algorithms but also Network Inversion, that can preserve the diversity of solutions. In addition, clustering of the training data set is applied to improve the accuracy of the inverse analysis. The proposed mechanism was introduced to NSGA-II, and its effectiveness was examined on mathematical test functions and diesel engine emission and fuel economy problem. In both types of problems with high dimentionality, the proposed mechanism provided solutions with a high degree of diversity even when the search was performed with a small number of solutions.

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