当社取締役CRO斉藤翔汰の共著論文「Marginal Probability-Based Integer Handling for CMA-ES Tackling Single-and Multi-Objective Mixed-Integer Black-Box Optimization」※1が進化計算分野における主要論文誌『ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization(TELO)』※2に採択されたことをお知らせいたします。
斉藤は当社にて取締役CROを務める傍ら、横浜国立大学大学院博士課程に在籍し、研究活動を行っています。この度採択された論文は、横浜国立大学 濱野 椋希氏、株式会社サイバーエージェント「AI Lab」所属 野村 将寛研究員、横浜国立大学 白川 真一准教授との共同研究の成果をまとめた共著論文となっています。なお、今回採択された論文は進化計算分野のトップカンファレンス「GECCO2022」にてベストペーパー賞にノミネートされた研究※3を発展させたものです。
※1 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3632962
※2 https://dl.acm.org/journal/telo
※3 https://arxiv.org/abs/2205.13482
論文研究の概要
本研究にて対象としている「混合整数ブラックボックス最適化」技術は、実社会において数多く登場し、マテリアルズ・インフォマティクスにおける新規材料の探索、製造業における部品設計の自動化、エネルギー分野における二酸化炭素貯留 (CCS) 施設の最適配置などで活用が検討されています。しかし、既存の最適化手法では、連続的な変数と離散的な変数を同時かつ効率的に最適化することが困難でした。
こうした背景を踏まえ、これまでの研究では、連続的な変数の最適化において優れた最適化性能を発揮することが知られているCMA-ES（共分散行列適応進化戦略）を拡張し、混合整数ブラックボックス最適化においても、同時かつ効率的に最適化する手法 CMA-ES with Margin (CMA-ESwM) を提案しました。
そしてこの度採択された共著論文においては、提案したCMA-ESの新たな整数処理において本手法の拡張性を示すために、本手法を多目的CMA-ESに組み込み、二目的混合整数ベンチマーク問題での性能を検証しました。
プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000116.000035215.html