三角関数を利用した探索空間削減モデルにより変換される探索空間の特徴分析

摘要

制約付き最適化問題は，多くの実行可能解と実行不可能解で構成される解空間において，制約を満たす実行可能解の一つとして最適解が存在する問題である.進化計算は，無制約な探索空間では複雑な非線形の問題においても非常に高い探索性能を示すが，制約付き探索空間では探索した解を実行可能領域に制限する制約処理操作を要し，制約処理前後の解に相違が生じることで，しばしば探索の鈍化を引き起こす.制約付き探索空間における実行可能解の探索の困難さから，進化計算で利用する様々な制約処理方法が提案されており，実行不可能解の排除，実行不可能解の実行可能解への修正，評価関数の変更等を利用した実行可能解への進化，解分布のリサンプリングによる実行可能解の生成，など多岐にわたる.特に，制約違反量に応じた重みを評価関数に加えるペナルティ法を利用した制約処理方法に関する報告が多い.