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| 講演名 | 2025-03-13 12:30 多峰性最適化問題に対する探索空間分離型CMA-ESの提案 ○山田展蒔・神野健哉（東京都市大）  MSS2024-72 NLP2024-113 |
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| 抄録 | （和） | CMA-ESを多峰性問題に適応させる先行研究の多くは母集団サイズの調整に依拠しているが，実世界の問題では評価コストが高いため解候補のサンプリング数を増やすことは容易ではない. そこで，本稿では共分散行列の固有値分解により得られる固有座標軸上で探索空間を分割し，各部分空間においてパラメータ間の相関関係を保持したまま独立に探索を実施することで，多峰性への対応力を有する手法を提案する.実験結果より，提案手法は多峰性関数に対して従来手法よりも安定して収束し、局所解に陥るリスクを低減する効果が確認された.一方で変数依存性が強い問題に対しては，探索に失敗するケースが見受けられた. 本研究の結果は，評価コストが高い実問題に対しても効果的な探索戦略の一つとして，提案手法の有用性を示唆するものである. |
| （英） | This paper proposes SplitCMA-ES as an improved method of CMA-ES. CMA-ES is known as a powerful black-box optimization method that generates individuals and updates distributions based on a multivariate normal distribution. However, it has been pointed out that there is a risk of getting trapped in local optima in high-dimensional and multimodal problems cite{1}. Many previous studies that adapt CMA-ES to multimodal problems rely on adjusting the population size. However, in real-world problems, the evaluation cost is high, making it difficult to increase the number of sampled candidate solutions. Therefore, this study proposes a method that divides the search space along the eigencoordinate axes obtained from the eigenvalue decomposition of the covariance matrix and performs independent exploration in each subspace while preserving the correlation among parameters, thereby enhancing adaptability to multimodal problems. Experimental results show that the proposed method achieves more stable convergence than conventional methods for multimodal functions and effectively reduces the risk of getting trapped in local optima. On the other hand, some cases were observed where the method failed to explore problems with strong variable dependencies. These findings suggest that the proposed method is a promising search strategy even for real-world problems with high evaluation costs. |
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| キーワード | （和） | 最適化 / CMA-ES / SplitCMA-ES / 多峰性問題 / 進化戦略 / / / |
| （英） | optimization / CMA-ES / SplitCMA-ES / multimodal / evolutionary strategy / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 432, NLP2024-113, pp. 32-35, 2025年3月. | |
| 資料番号 | NLP2024-113 | |
| 発行日 | 2025-03-06 (MSS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2024-72 NLP2024-113 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MSS |
| 開催期間 | 2025-03-13 - 2025-03-14 |
| 開催地（和） | 宮古島市中央公民館 |
| 開催地（英） | Miyakojima City Central Community Center |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2025-03-NLP-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多峰性最適化問題に対する探索空間分離型CMA-ESの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of SplitCMA-ES for Multimodal Optimization Problems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最適化 / optimization |
| キーワード(2)（和/英） | CMA-ES / CMA-ES |
| キーワード(3)（和/英） | SplitCMA-ES / SplitCMA-ES |
| キーワード(4)（和/英） | 多峰性問題 / multimodal |
| キーワード(5)（和/英） | 進化戦略 / evolutionary strategy |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 展蒔 / Tenma Yamada / ヤマダ テンマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神野 健哉 / Kenya Jin'no / ジンノ ケンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-13 12:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2024-72, NLP2024-113 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.431(MSS), no.432(NLP) |
| ページ範囲 | pp.32-35 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-03-06 (MSS, NLP) |
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