多数非劣解集合からの設計支援手法の開発ージ工ット工ンジン最適化を通してーDevelopment of a Design Support System That Can Efficiently Utilize Non-Dominated Solutionsー Through an Example of Turbojet Engine ー

摘要

本論文では，進化的多目的最適化（Evolutionary MulticriterionOptimization: EMO）により得られた非劣解集合から有用な情報を抽出し，設計者の支援を行う新たなアプ口一チを提案する． 提案するアプローチは，次の四つのメカニズムから成り立っている：クラスタリング（グループ化），小数個の代表解の抽出，高次元非劣解集合の可視化，解特性の推定．多目的最適化により得られる非解集合は，解空間全体から見て「ほかの解と比較して一意に劣っていない」という特?をもつ有用性の高い部分空間と見ることができ，提案手法は，設計者とのインタラクションを通して問題特性を推定するッールとしての使用を想定している。本論文では，提案するアプローチの特性および有用性を検証するために小型反転軸流ファンターボジェットエンジン設計問題への適用を試みた． ここでは，2軸からなる反転軸流フアンターボジェットエンジンを設計対象とし，7目的問題として定式化を行った．