抄録
構造物の信頼性解析では，安全性の定量的な評価のために，計算効率と精度を考慮した損傷確率の算定が必要である．そのため，構造物の多様な損傷サンプルを効率良く得るための手法が検討されている．本研究では，複数の破壊モードを持つ大規模な構造物の信頼性解析において，有効な損傷サンプルを探索する手法として進化的アルゴリズムであるマルチエージェント最適化(MAO)の適用可能性の検証を行った． 破壊のメカニズムが明らかな一層ラーメン構造において、既存手法では発生確率の高い限られた損傷サンプル以外得ることできなかった。そこで、サンプルの発生確率に基づき，探索したサンプルによって確率変数空間の推定を行うことを目的とするリサンプリングMAOの提案を行った．提案手法は，発生確率の高い損傷サンプルから順に探索を行うことから，損傷要因の解析や重点サンプリングによる損傷確率算定に対して有効と考えられる．
