情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

少ない試行回数でも効率的に最適解を発見できる手法として，ベイズ最適化が近年注目を集めている．しかし，既知の探索点が極端に少ない場合には探索性能が悪化するという欠点がある．本研究では，実験コストが高く試行回数に強い制約があるケースに対して，次の探索点を既知の探索点の周辺に制限する改良手法を提案する．ベンチマーク関数を対象とした実験ではより安定して高精度な解を獲得することに成功した．
また，本手法を人工光型植物工場での作物の重量最大化問題に適用した．6変数で約10試行という限られた実験回数ながら，従来よりも成長量の大きい環境条件を発見することに成功した．