| Project/Area Number |
19K12162
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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 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
佐藤 裕二 法政大学, 情報科学部, 教授 (20328909)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣津 登志夫 法政大学, 情報科学部, 教授 (10378268)
宮川 みなみ 信州大学, 学術研究院工学系, 助教 (40793964)
佐藤 未来子 東海大学, 情報通信学部, 准教授 (20626030)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (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: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | Distributed NSGA-II / Divide-and-conquer / Distributed MOEA/D / Virtual overlapping zone / Ideal Point / Reference Point / 仮想グローバルベスト / 多目的進化アルゴリズム / 並列分散処理 / ソフトコンピューティング / スマート社会 |
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| Outline of Research at the Start |
これからのスマート社会では異なる目的を持つ複数の課題がサイバーワールドを介して共存するために、多数目的最適化技術が重要となる。一方、医療診断や走行中の車の安全技術など人命が関係する応用では高い信頼性とともに実時間処理が要求される。そこで本研究では、解集団の分布に関する事前知識がない場合も含めて、複数の課題が共存する環境における多数目的最適化問題を高い信頼性を維持したまま短時間で処理するための基盤技術を確立する。特に、多様性やニッチング能力の観点も含めた探索精度の向上に焦点をあてて研究を進める。
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) パレート優劣関係に基づく手法であるNSGA-IIに関して、並列分散環境において、分割統治法を参考にした階層型非支配ソート、および探索過程でのパレートフロントの両端の非劣解を全てのコアCPUで共有する移住方式により、解の多様性（パレートフロントの両端の広がり）および均一な解分布能力向上のために有効であることを示していた。更に、評価値の高い実行不可能解を利用した解探索における収束性向上のアイデアを加え、多様性とパレートフロントへの収束能力を兼ね備えたアルゴリズムを考案したがプログラムの複雑さとバグから評価実験に遅れが生じた。一方、研究を進める中で、解分布のエッジ解（劣解）を利用したNSGA-IIの解探索の多様性向上に繋がるアイデアが浮かび、評価実験を行い国際ジャーナルに投稿し採録された。また、非劣解のランク情報を基に解探索に指向性を持たせる手法を提案して、マルチコアCPUを用いて評価実験を開始した。
(2) 重みベクトルによるスカラー化関数に基づく手法であるMOEA/Dに関して、目的関数空間を分割し複数のコアに割り当てる並列化をメニーコア環境で行った場合のコア境界付近での解精度の低下を抑制するために、目的関数空間を分割する境界領域にVirtual overlapping zoneを設けて探索精度の向上を図る手法を2目的最適化問題に対して提案した。また、各コアで情報共有の必要があるIdeal Pointを、コア間で補正するための情報共有間隔を適応的に変化させることで、コア間の境界付近で解分布が疎になる現象を早期に改善する効果があり、収束性に関しては単一CPUと同程度を維持したまま多様性を向上する実験結果を得てIEEE主催の国際会議で発表した。しかし、目的数が3以上の場合に適用するための改善案で難航し、均一に重みベクトルを分配する代替案を提案して国際会議に投稿して採択された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
(1) パレート優劣関係に基づく手法であるNSGA-IIに関して、評価値の高い実行不可能解を利用した解探索における収束性向上のアイデアを加え、多様性とパレートフロントへの収束能力を兼ね備えたアルゴリズムを2020年度末に考案したがプログラムのバグにより進捗が停滞していた。バグ対策は完了したが、COVID-19の影響もあって、学生を使った評価実験が計画通りに進まなかった。一方で、研究を進める中で、解分布のエッジ解（劣解）を利用したNSGA-IIの解探索の多様性向上に繋がるアイデアが浮かび、評価実験を行い国際ジャーナルに投稿し採録された。また、非劣解のランク情報を基に解探索に指向性を持たせる手法を提案して、マルチコアCPUを用いて評価実験を開始して、有効な評価結果が得られつつあり、研究会で発表を行った。
(2) 重みベクトルによるスカラー化関数に基づく手法であるMOEA/Dに関して、目的関数空間を分割し複数のコアに割り当てる並列化を（GPUなどの）メニーコア環境で行った場合のコア境界付近での解精度の低下を抑制するために、目的関数空間を分割する境界領域にVirtual overlapping zoneを設けて探索精度の向上を図る手法を2目的最適化問題に対して提案して国際会議で発表し、新たに、各コアで情報共有の必要があるIdeal Pointを、コア間で補正するための情報共有間隔を適応的に変化させることで、コア間の境界付近で解分布が疎になる現象を早期に改善する効果があり、また収束性に関しては単一CPUと同程度を維持したまま、多様性に関して向上する実験結果を得てIEEE主催の国際会議で発表していたが、目的数が3以上の場合に適用するための更なる工夫が課題として残った。そのため、均一に重みベクトルを分配する代替案を考案してACM/SIGEVO主催の国際会議に投稿して採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) パレート優劣関係に基づく手法であるNSGA-IIに関しては、これまでの研究内容に加えて、実行不可能解の中で評価値の高い解を親個体の候補として利用するアイデアを活用した解探索における収束性向上の機能強化を加えたプログラムのバグ対策が終了した。早急に評価実験を行い、2024年度中にジャーナルへの投稿を目指す。
(2) 重みベクトルによるスカラー化関数に基づく手法であるMOEA/Dに関しては、新たに提案した、均一に重みベクトルを分配する代替案の評価実験を、３目的の場合を中心に行う。これまでの調査からコア当たりの個体数に解探索精度が依存する傾向を示しており、並列度と速度向上率および解探索精度の関係、コア当たりの個体数と解探索精度の関係に着目した評価を行う。本研究に関しては、令和４年からの科研のテーマ（JP22K12185）の中で、継続して評価を行い、ジャーナル投稿に繋げる。
(3) NSGA-IIとMOEA/Dに関するこれらのアイデアに関して、並行して「複数車種の同時適化のためのデータ」などの実問題を用いた評価実験から、提案手法の改善点などの洗い出しを行い、次に移住などのタイミングを利用して、共通部分を検出しながら有効活用して、高速に同時最適化する技術を探り、科研のテーマ（JP22K12185）の研究促進に繋げる。また、講演会や国際会議での発表、スペシャルセッションの提案などを通して研究成果の広報に勤める。
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