多目的最优化装置、多目的最优化方法及多目的最优化程序制造方法及图纸

多目的进化型算法部，在将个体参数的组赋予给适应度推定部的搜索履历存贮装置的同时，也赋予给最优化对象。最优化对象根据个体参数的组，输出适应度的采样值的组。搜索履历存贮装置，将个体参数的组和采样值的组作为搜索履历来存贮。适应度推定模块，根据搜索履历存贮装置中存贮的搜索履历，算出真的适应度的推定值的组，将推定值的组赋予给多目的进化型算法部。多目的进化型算法部，根据多个组的推定值，按照遗传性算法，求出佩瑞多最优个体集合。（*该技术在2024年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及对最优化对象的参数进行最优化的多目的最优化装置、多目的最优化方法及多目的最优化程序。
技术介绍
一直以来，存在称为多目的最优化问题的问题类。例如考虑最小化一种产品的成本、最大化性能这样的问题时，这就成了2个目的函数的多目的最优化的问题。该情况下，成本及性能就成了2个目的函数。一般地，因为产生降低成本时性能就变差，提高性能时成本就变高这样的平衡(trade-off)关系，所以多目的最优化的解不只一个。图36表示发动机的最优化中适用多目的最优化问题的例子的图。在发动机的燃料费用以及扭矩的最优化中适用多目的最优化问题的情况下，燃料费和扭矩是2个目的函数f1、f2。此时，通过调整燃料喷射量、点火时间等的参数，最优化目的函数f1、f2的值。解A中，燃料费与解B相比要好，而扭矩与解B相比要差。这样，因为发动机的燃料费和发动机的扭矩具有平衡的关系，存在多个最优解。使用者可以从多个最优解中选择与目的相适合的解。例如，适用于运动跑车的摩托车中使用的发动机选择解A，适用于长途旅行的摩托车中使用的发动机选择解B。一般地，多目的最优化问题是这样定义的，对于N个参数，将M个目的函数的值在各参本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多目的最优化装置，其向最优化对象赋予个体参数的组，从前述最优化对象接受与对应多个目的的多个适应度函数有关的适应度的采样值的组，该多目的最优化装置包括：存贮部，其存贮个体的参数的组以及从前述最优化对象输出的适应度的采样值的组；推定部，其根据与前述存贮部里存贮的多个个体对应的多个组的采样值，求出与注目个体对应的真的适应度的推定值的组；演算部，根据由前述推定部求出的推定值来生成新个体，将生成的新个体的参数的组赋予给前述最优化对象和前述存贮部，同时根据由前述推定部求出的多个组的推定值，按照多目的进化型算法，对评价用个体集合进行评价，由此求出佩瑞多最优个体集合；其中：前述推定部，对与前述存贮部中存贮...

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：楫洋隆，
申请(专利权)人：雅马哈发动机株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]