Transcript presentation - 知的システムデザイン研究室

PROJECT - iSIGHT
2003.04.28 Monthly Lecture Meeting
分散GAの最適設計支援ソフトウェア
iSIGHTへの実装
共同研究成果報告および共同研究の意義
知的システムデザイン研究室
○福永隆宏，片浦哲平，斉藤宏樹，谷口義樹
Intelligent Systems Design Lab., Doshisha University
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はじめに
なぜ企業と共同研究を行うのか？
基礎研究の成果を広く世の中の役に立てたい
（研究のための研究ではなく，世の中の役に立つ研究をする）
応用研究は研究室レベルではむずかしい
（専門的知識が必要，コストが高い）
さらに製品の開発・販売はほとんど不可能
一方，企業は開発力はあるが基礎研究が弱い
お互いの強みを生かした研究が可能
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研究背景
知的システムデザイン研究室のねらい
研究成果を広く世の中の役に立てたい
分散GA
「ga2k」
＋
最適支援設計ソフトウェア
「iSIGHT」
エンジニアス社のねらい
自社製品iSIGHTに性能の良いGAを導入したい
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iSIGHTとは
開発元
Engineous Software Inc.（米国）
エンジニアス・ジャパン株式会社
機能
設計・解析・製造・管理プロセスの
自動化・統合化・最適化支援
用途
エンジン，原子炉，電化製品，医療機器
の製品設計に活用されたシステム
世界150社以上で使用
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iSIGHTに含まれる最適化手法
数理的最適化手法
逐次２次計画法，逐次近似法，外点ペナルティー関数法，
H-J探索法，許容方向法など
経験的最適化手法 ／ トレードオフ解析
探索的最適化手法
GA， SA（IngberのAdaptive Simulated Annealing ）
Bäckが１９９２年に公開したGENEsYs
最新の研究の結果は反映されておらず，性能も低い
高性能な分散GAに置き換えたい
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共同研究の目的
分散GAが有効な最適化手法であることを示し，
iSIGHTへの実装を目指す
Step1 : GENEsYsよりも性能が良いことを示す
Step2 : 実問題にも有効であることを示す
Step3 : ユーザビリティの高いGAを開発する
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分散GAの性能
Step1：分散GAとGENEsYsとの性能比較
7つの数学的テスト関数による結果において，
分散GAが高い性能を示した
Step2：実問題における分散GAの性能実証
ディーゼルエンジンの燃料噴射スケジュール最適化
において高い性能を示した
Step3：ユーザビリティの高いGAを開発
設定すべきパラメータの数が多く，性能に影響を与える
→過去の研究にもとづき，パラメータの推奨値を決定する
次期バージョンのiSIGHT 7.0への分散GAの組み込み決定
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現状報告
Project iSIGHT
iSIGHT 7.0がリリース（2002年9月）
Multi-Island GAとして搭載
Tech/genによるiSIGHTへ組み込み
Tech/gen講習会の開催
iSIGHTのGridＲＰＣ化
クラスタ環境におけるiSIGHTの並列化
多目的ＧＡの実装
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今後の予定と研究の関
エンジニアス社との
共同研究
汎用GA
開発
iSIGHT
への実装
Techgen
最適パラメータ
の検討
多目的GA
関連
実問題：
ディーゼルエンジン
HIDECS
2000年度
2001年度
実数値GA
関連
boost
近大，AVL社との
共同研究
2002年度
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最適化の流れ
最適化は2つの要素からなる
Optimizer
Analyzer
様々な手法に基づいて
探索点を決定
（例）GA，SA
提示された探索点の評価値
を求める（評価関数）
（例）経路長の計算
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iSIGHTのフレームワーク
Optimizer
Analyzer
・任意のアナライザに対してさまざまな最適化手法
を適用することが可能
・プログラム間の通信はファイルを介して行う
・近似手法や実験計画法と組み合わせることも可能
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Step１： GENEsYsと分散GAの比較
7つの代表的なテスト関数を用いて性能を比較
Evaluation value
Rastrigin(10次元)
Schwefel(10次元)
0.00E+00
0.00E+00
-5.00E-01
-5.00E-01
-1.00E+00
-1.00E+00
-1.50E+00
-1.50E+00
-2.00E+00
-2.00E+00
GENEsYs
DGA
-2.50E+00
GENEsYs
DGA
-2.50E+00
-3.00E+00
-3.00E+00
0
50000
100000
150000
Number of evaluations
200000
0
50000
100000
150000
200000
Number of evaluations
分散GAはGENEsYsよりも
高い解探索能力を持つ
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Step２:分散GAの実問題への適用
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Step２：分散GAの実問題への適用
対象問題
ディーゼルエンジンの燃料噴射スケジュール最適化
利点： 燃費がよい
耐久性が高い
欠点： 環境への悪影響
（NOx，すすの排出量が多い）
燃料の噴射特性を
変更することで削減可能
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分散GAによる噴射率の最適化
噴射率
DGA
HIDECS
燃費，NOx，SMOKE
噴射率：燃料噴射量の時間的変化
HIDECS：ディーゼル燃焼のシミュレータ
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Step２:分散GAの実問題への適用
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実験結果（1）：適合度の推移
目的
NOx排出量の最小化
母集団
100
交叉率
1.0
交叉法
1点交叉
突然変異率
0.01
エリート個体数 5
島数
10
移住率
0.5
移住間隔
5
NOx
< 2.0
SMOKE
< 0.25
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Step２:分散GAの実問題への適用
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実験結果（2）：最良解の形状
多段噴射： NOx排出量を削減すると経験的に知られている
実問題においても良好な結果が得られた
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Step3：ユーザビリティの高いGAの開発
Step1，2の結果より
次期バージョンのiSIGHTに分散GAが組み込みまれる
公算が高まる
サンプルコードおよび仕様書の作成
GAの問題点
設定すべきパラメータの数が多い
パラメータによって解探索性能が異なる
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Step3：ユーザビリティの高いGAの開発
GAの問題点
設定すべきパラメータの数が多い
パラメータによって解探索性能が異なる
解決策
過去の研究（上浦ら）に基づきパラメータの推奨値を設定
ユーザは必要最低限のパラメータのみを設定
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Step３:ユーザビリティの高いGAの開発
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分散GAにおける推奨パラメータ
母集団
100
世代数
100
交叉率
1.0
交叉法
2点交叉
突然変異率
選択手法
エリート個体数
島数
移住率
移住間隔
1 / 染色体長
トーナメント選択
（トーナメントサイズ4）
5
各島の個体数を10と固定
（島数＝母集団サイズ / 10）
0.5
5
ユーザーの設定すべきパラメータは探索時間に関わる世代数のみ
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Step1:GENEsYsとの性能比較
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実験に用いたパラメータ
母集団
100
交叉率
1.0
交叉法
2点交叉
突然変異率
選択手法
0.01
トーナメント選択（サイズ4）
エリート個体数
5
島数
10
移住率
0.5
移住間隔
5
試行回数
20試行平均
設計変数
10次元
対象問題
Rastrigin，Schwefel
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Step２:分散GAの実問題への適用
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GAのパラメータ（現在のiSIGHT）
GAの最大の問題点：パラメータ設定の困難さ
現在のiSIGHTのパラメータ
Basic Parameters
→設定が比較的容易．ユーザによる試行錯誤が可能なレベル
母集団サイズ（Population Size）
最大評価計算回数（Max Number of Evaluation）
Advanced Parameters →設定が困難．GAに関する専門的な知識が要求される
交叉率（Crossover Rate）
突然変異率（Mutation Rate）
ジェネレーションギャップ（Generation Gap Size）
Max value for ranking
Small Creep Seeding，Small Creep % Variance，Small Creep Probability
Large Creep Seeding，Large Creep % Variance，Large Creep Probability
Boundary Seeding %，Boundary Probability
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おわりに
• 分散GAはGENEsYsよりも高い解探索能力を有す
• 分散GAはディーゼルエンジンの噴射率最適化問題
においても有効
• 分散GAのための推奨パラメータを決定，
サンプルコードを作成
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