改良型免疫アルゴリズムによる構造設計支援に関する研究

抄録

近年, 遺伝的アルゴリズム(GA:Genetic Algorithm)が組合せ最適化問題をはじめとする種々の最適化問題へ盛んに適用されている.GAは多点探索と交叉オペレータにより最適解を得るため, 状態空間を広く探索することが可能である.しかしながら, GAでは, 解の探索が不十分な時点で集団の多様性が急速に失われることがある.この問題を解決するため, 集団の多様性維持を目的とした手法がいくつか提案されている.免疫アルゴリズム(IA:Immune Algorithm)は, 生体のもつ免疫システムを模倣した最適化手法であり, 解の多様性を維持するとともに, 複数の準最適解を得ることが可能である.本研究では, 最適設計問題に, このIAを適用することを念頭に, IAの改良を行い, より確実に複数の多様性を持った解が探索できるようにした.さらに改良を行ったIAを耐衝撃設計問題に適用し, 最適設計問題に対するIAの有効性を示した.