まとめ

結果より，CAPSOはGAとほぼ同等の計画を策定することができた．これらの 手法の大きな違いは，一橋あたりの計算時間である．GAでは，CAPSOと比較して 大きな個体数と実行世代数を設定していた．これは，試行毎に性能の制約充足を行 いない可能性があったからである．一方，CAPSOは，探索性能が安定しており，少 ない粒子数と繰り返し回数でGAと同等の解を得ることができた．

ユーザーコストや工事価格の最小化は，GAの方が優れた解を得ることができた．

これについては，CAPSOのパラメータ設定などを行うことで精度改善を行う必要 がある．本実験では，適用可能性を調査することを目的としていたことから計画策 定に特化した行動を組み込んでいない．そのため，今後の実験においてさらなる有 効性を検証する必要がある．

参考文献

[1] 古田均，保田敬一，川谷充郎，竹林幹雄：これだけは知っておきたい社会資本 アセットマネジメント，森北出版株式会社，2010．

[2] Goldberg, D. E. : Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, 1989.

[3] 伊庭斉志：遺伝的アルゴリズムの基礎−GAの謎を解く，オーム社，1994．

[4] 古田均，亀田学広，中原耕一郎：改良型遺伝的アルゴリズムによる複数橋梁の維 持管理計画策定の実用化，土木学会論文集A，Vol.62，No.3，pp.656-668，2006． [5] 中津功一朗，古田均，野村泰稔，高橋亨輔，石橋健，三好紀晶：GAによる実用

化を目指した長期的な橋梁維持管理計画策定，知能と情報（日本知能情報ファ ジィ学会誌），Vol.23，No.4，pp.469-479，2011．

[6] 石橋健，中津功一朗，古田均，野村泰稔，高橋亨輔：GAを用いた大規模橋梁 群の長期的な維持管理計画の最適化，土木学会論文集A2（応用力学），Vol.69，

No.2（応用力学論文集Vol.16），pp.I 731-I 740，2013．

[7] 土木学会コンクリート委員会コンクリート標準示方書改訂小委員会編：コンク リート標準示方書維持管理編＜2007制定＞，土木学会，2008．

[8] 杉本博之，首藤諭，後藤晃，渡辺忠朋，田村亨：北海道の橋梁のユーザーコストの 定量化の試みとその利用について，土木学会論文集，No.682/I-56，pp.347-357，

2001．

[9] 道路投資の評価に関する指針検討委員会編：道路投資の評価に関する指針（案），

日本総合研究所，1998．

[10] 日本道路協会編：道路構造令，丸善，2001．

[11] 土木学会：交通ネットワークの分析と計画−最新の理論と応用−：第18回土木 計画学講習会テキスト，平文社，1987．

第 6 章 構造物の信頼性解析への適用

本章では，ライフラインネットワークを対象とした信頼性解析において，損傷の 要因となる破壊モードを推定するためにメタヒューリスティクスを適用する. ライ フラインネットワークのような大規模構造物は，多数のリンクとノードから成るこ とから，複数の破壊モードを有する. そのため，地震のような災害時ではなく，平常 時の安全性を評価するためには，非常に低い確率で生じる要素の破壊を考慮するこ とが求められる. 本研究では，発生確率に基づいて複数の破壊モードの評価，および 損傷要因の推定を効率的に行うために，破壊モードの探索を最適化問題として定式 化し，メタヒューリスティクスの適用を試みる. セルオートマトンPSO（CAPSO） は，個々の粒子が自律的に行動することから，設計空間を広範囲に探索することが できる. したがって，CAPSOを用いた最適化により，ネットワークにおける複数の 破壊モードの探索を行う.