2009 Fiscal Year Annual Research Report
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09F09264
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
伊庭 斉志 The University of Tokyo, 大学院・工学系研究科, 教授
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
NOMAN Nasimul 東京大学, 大学院・工学系研究科, 外国人特別研究員
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| Keywords | 遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / バイオインフォマティックス / 遺伝子ネットワーク / 創発デザイン / EDAアルゴリズム / 対話型進化計算 |
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| Research Abstract |
本年度には,効率的な探索の実現のために,分布モデル推定の高速性を他のモデルに対して比検証した.一般にプログラムには数多くの変数と部分的な依存関係が存在するが,「確率文法に基づくプログラム進化」の実現のためにはそれらの間の因果関係を適切に推定する必要がある.そのため,スケーラビリティを考慮しながら,複数の変数と部分構造の因果関係を的確に導出する手法の実現を試みた.
実領域に適用する場合には高速実行が可能な実装方式が望ましいが、遺伝的プログラミングは多くの計算量を想定しているため,並列性を利用して高速化することは重要である.遺伝的アルゴリズム(GA)の並列モデルとしては,島モデルや適合度の並列計算などが提案されているが,遺伝的プログラミングにおいては部分木の依存性や多様性の保持などの問題があるため必ずしもその有効性が明らかになっていない.そのため本年度の研究では,提案した確率文法に基づくモデル推定を並列化し,それによる性能の向上を目指した.
さらに,プログラム進化にはある種の拘束条件での準最適値の探索が不可欠である.そのために,構築したモデル推定アルゴリズムの基本的な探索能力を検証した.具体的には様々なベンチマーク問題に対して空間/時間計算量を従来の遺伝的プログラミングと比較し,探索能力を解析する.この結果に基づき可能な改良を行った.具体的には、(1)バイオインフォマティックスにおける遺伝子ネットワーク推定、(2)電力輸送のための最適分散化問題の2つの分野に絞って、システムの有効性を明らかにした。
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