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遺伝的アルゴリズムを用いた　 実数と整数の混合型対象問題最適化

同志社大学工学部知識工学科 知的システムデザイン研究室 16000018 　　　平井　聡. 遺伝的アルゴリズムを用いた　 実数と整数の混合型対象問題最適化. 研究背景. CGS （ Cogeneration System ） の普及 高いエネルギー効率を持つエネルギー生成システム 8kW 業務用 CGS （ 三洋会社）を開発. CGS とは. CGS とは. 1 つのエネルギー源から 2 つ以上の有効なエネルギーを生成. CGS の概要. CGS の概要. CGS の概要. CGS の概要. CGS 設計時の考慮. どの機器を使用する（組み合わせ）

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遺伝的アルゴリズムを用いた　 実数と整数の混合型対象問題最適化

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  1. 同志社大学工学部知識工学科 知的システムデザイン研究室 16000018　　　平井　聡 遺伝的アルゴリズムを用いた　実数と整数の混合型対象問題最適化

  2. 研究背景 • CGS（Cogeneration System）の普及 • 高いエネルギー効率を持つエネルギー生成システム • 8kW業務用CGS（三洋会社）を開発

  3. CGSとは

  4. CGSとは 1つのエネルギー源から2つ以上の有効なエネルギーを生成

  5. CGSの概要

  6. CGSの概要

  7. CGSの概要

  8. CGSの概要

  9. CGS設計時の考慮 • どの機器を使用する（組み合わせ） • どのくらい稼動させるか（稼動率：0～100[%]）

  10. CGS使用例(悪い例)

  11. CGS使用例(悪い例)

  12. CGS使用例(悪い例)

  13. CGS使用例(悪い例)

  14. CGS使用例(良い例)

  15. CGS使用例(良い例)

  16. 本研究の目的 • GAを用い，CGSの最適化 • 遺伝的アルゴリズム（GA）とは • 生物の進化を模倣した最適化アルゴリズム • CGSのモデル化の検討 • GAの最適化には，コード化が必要 • 2回最適化する2段階個別最適化モデルの検討 • 整数値を用いたGA（ICGA） • ｛01｝のビット列ではなく，整数値を用いるGA コード化

  17. 2段階個別最適化モデル

  18. 1 各機器の組み合わせは整数であるため整数値で表す

  19. 実験に用いたGAパラメータ

  20. ICGAの結果

  21. ICGAはBitGAより良好な解探索性能　 • 専門化が設計したCGSより少ないエネルギーで需要を満たす ICGAの結果

  22. ICGA 考察(交叉) • Bit GAは，交叉，突然変異が有効でない

  23. 考察(突然変異) 設計変数をビットで表す意味がない

  24. 今後の展望と課題 • CGSを用いることで，より少ないエネルギー量で作成 • CGSの普及 • エネルギー資源の保護 • 今後の課題 • より長い時間の最適化 • 複雑なエネルギー需要での最適化

  25. まとめ • GAを用い，CGSの最適化の検討 • CGSのモデル化 • 整数（機器の組み合わせ）と実数（稼働率）の2つの設計変数 • コード化が有効でないと，最適化できない • 組み合わせと稼働率を個別に最適化する2段階個別最適化モデル • 整数値を用いたGA（ICGA） • ビットで機器の組み合わせを表現すると遺伝的オペレータが • 有効ではないため • ビットGAよりも良好な解探索性能 • CGSの専門家よりもエネルギーロスの少ない設計

  26. Fin Fin

  27. ビット列GAの問題点 • 突然変異，交叉の遺伝的オペレータ • が有効ではないため良好な解探索性能が得られない • 突然変異e.g. 1ビットのみ突然変異

  28. 機器の組み合わせをビットで表す意味がない 交叉の問題点

  29. 同一遺伝子最適化モデルとは

  30. 同一遺伝子最適化モデル

  31. 2段階同時最適化モデルとは

  32. 2段階同時最適化モデル

  33. 2段階個別最適化

  34. 2段か個別最適化(専門家との比較)

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