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

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）を開発発売日 2004 年 4 月 1

日価格 2,800,000 円

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）

どのくらい稼動させるか（稼動率： 0 ～ 100[%] ）

CGS 使用例 ( 悪い例 )

CGS 使用例 ( 悪い例 )

CGS 使用例 ( 悪い例 )

CGS 使用例 ( 悪い例 )

CGS 使用例 ( 良い例 )

CGS 使用例 ( 良い例 )

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

2 段階個別最適化モデル

1

各機器の組み合わせは整数であるため整数値で表す

実験に用いた GA パラメータ

機器の組み合わせ 負荷率各島の個体数 10

島数 2

染色体長 15 1050

評価計算回数 10,000 40,000

交叉率 1.0

交叉方法 2 点交叉突然変異率 0.0667 0.00095

選択方法 トーナメント選択エリート数 5

移住間隔 5

移住率 0.5

ICGA の結果

ICGA の結果

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

考察 ( 交叉 )

Bit GA は，交叉，突然変異が有効でない

ICGA

考察 ( 突然変異 )

設計変数をビットで表す意味がない

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

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

Fin

Fin

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

交叉の問題点

機器の組み合わせをビットで表す意味がない

同一遺伝子最適化モデルとは

同一遺伝子最適化モデル

2 段階同時最適化モデルとは

2 段階同時最適化モデル

2 段階個別最適化

2 段か個別最適化 ( 専門家との比較 )