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1.は じ め に 現 実の システム を対象 とした工 学的 最適 化で は,問 題 を モ デ ル化 定式 化す る段 階で,シ ステム に含 まれる不確 実 性 を考慮 しない ことが多 い。 しか し,シ ステム はモデ ル化 に内 在す る不確実 性 や外乱 に よる不確 実性 を持 つ ため,不 確実性 を陽 に考慮 した最適 化 を検 討す る必 要があ る。 これ までに も不 確実性 を有す る最適 化問題 に対 して,遺 伝 的 アル ゴリズ ム(Genetic Algorithms: GA)が 適用 され て きた。文 献(1)で 玉 置 らは,探 索過 程 にお いて適 合度 の 高 い個 体が複数 回評価 され るGAの 特 徴 に注 目 し,年 齢構 造 を導 入す る ことで,評 価 関 数 に不確 実性 を有 す る最連化 問題 に対 してロバ ス トな解 を探索 した。 本研 究 で はモデ ルに含 まれ るパ ラメー タの不確 実性 を対 象 と し,パ ラメー タが 最悪 の状態 を取 った場 合 にお いて も 一定 の性 能 を保証 す る解 をロバ ス ト解 集合 と定義 し ,ロ バ ス ト解 集 合 を求 め るロバ ス ト解集 合決定 問題 を検 討す る。 ロバ ス ト解 集合 を探索 す る ことは一定 の性 能 を満 たす解 の 存在 す る領域 を探 索す る,一 種 の領域 探索 問題 と見 なす が で きる。以 下で は,本 研 究 にお ける ロバ ス ト解 集合 を定 式 化 し,ロ バス ト解集 合探 索 に対 してC-BUGS適 用の 有 効性 をシ ミュ レー シ ョンを通 して検 証す る。 2.合 バ ス ト解 集 合探 索問 題 の 定 式化 本研 究で は,目 的関 数 のパ ラ メー タが 変動範 囲の どの 値 を取 った と して も,あ る 一定 の性 能 を保証 す る解 を ロバ ス ト解 と定義す る。一般 にロバス ト解 は一意 には定 まらず,集 合 を形成 す る ことに なるが,本 研 究 にお いて はで きるだ け 多様性 の 高 い ロバ ス ト解 集合 の部 分集 合 を求め る こ とを目 的 とす る。 さて, FをRnの 閉 集 合 とす る と き. x∈Rnの 関数

Application of C-BUGS to Search Problem of Robust Solution Set