入れ子構造を持つ粒子群最適化を用いた分岐解析アルゴリズムの高速化
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19K12106
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Tokyo University of Technology |
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Principal Investigator |
黒川 弘章 東京工科大学, 工学部, 教授 (20308282)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高坂 拓司 中京大学, 工学部, 教授 (80320034)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 並列計算 / GPGPU / マルチコアCPU / 分岐点探索 / OpenMP / GPU / 分岐解析 / 最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
世の中の事象を表すモデルにおいて、そのモデルが持つパラメータが変化する過程で突然その様相が変化する現象を分岐現象と言います。分岐が起こるパラメータを探索することはそのモデルの性質を知るために重要で分岐解析と呼ばれます。この分岐解析の方法の一つにNLPSOがあります。この方法は特に複雑なモデルで威力を発揮しますが、多くの計算時間を必要とするという欠点があります。そこで、この研究課題では、並列計算の技術を使って計算時間の短縮を実現します。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度から2022年度までの期間に続いて非線形力学系における分岐点探索アルゴリズムであるNLPSOの並列化とアプリケーション化に取り組んだ。2020年度までの期間は当初の計画にあったGPGPUを用いた並列化とその効果を示した。その過程で実行環境からみた利便性を考慮し、並列化の手段として新たにマルチコアCPUを用いた手法にも取り組んだ。2021年度のアプリケーション化への取り組みにより2022年4月にGithubで並列化されたNLPSOアプリケーションを公開した。さらにマルチコアCPUを用いた手法についてもライブラリとして使える形で2023年11月に公開している。当初の公開版は離散力学系にしか対応していないが、マルチコアCPUを用いた最新の公開版では連続系への対応も実現した。現在の開発ではマルチコアCPUベースでの実装に軸足を置き、その並列化の効果についても検証を行った。将来的にはGPU、マルチコアCPU両対応のアプリケーションが望ましいがこれは次の課題としたい。現状のNLPSOアプリケーションは力学系を定義する方程式、パラメータ探索範囲、いくつかのハイパーパラメータだけを与えて、周期倍分岐とサドルノード分岐についてのパラメータ分岐図を得ることができる。これはヤコビ行列を求める際に必要な微分を数値微分で求めることで実現しているが、共同研究者 の研究成果を元にしたものである。コロナ禍の影響もあって課題の遂行に遅延が生じたが、2023年度を持って全ての課題が完了し、成果として汎用性の高い分岐点探索ライブラリが完成した。これについては2023年11月に論文にまとめて投稿を完了しており、2024年4月時点で査読のプロセスにある。
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Report
(5 results)
Research Products
(41 results)
