2020 Fiscal Year Research-status Report
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 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 – 2022-03-31
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| Keywords | 並列計算 / GPU / 分岐点探索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度に引き続き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の並列化を行った。より並列化の効果が期待される複雑な系を用いた検証を行うため、すでにNLPSOの適用により実績のあるニューロンモデルの結合系を用いて計算を行なった結果、並列化以前のプログラムに比べておよそ30倍程度の高速化の効果が得られた。ここで、初年度と同様にCUDA環境を用いたGPU上での並列化を行なっている。初年度の成果の中で、PSOのアルゴリズムにおける打ち切り回数による計算速度向上に影響を与えることが確認された。これを受けて本年度のメインの課題としてPSOの計算に適度な打ち切り回数を動的に制御する手法を提案した。複数のPSOが並列に動いている状況で比較的時間のかかるPSOの計算を打ち切り効率化を図るものである。現状では実装上のオーバーヘッドが大きく効果は限定的ではあるもののトータルで10%前後の速度の改善が見られている。ただし効果を得るための条件出しが難しく今後の検討事項となっている。これらの結果をまとめ論文による発表を考えている。
さらに、NLPSOによる分岐点探索のBorder-Collision分岐、Neimark-Sacker分岐への適用について研究分担者および研究協力者との研究が進んだ。今後の並列化NLPSO の評価の一つの事例として加わることで、より汎用性を持ったシステムの構築に寄与する成果である。また、同じく研究分担者および研究協力者との研究によりNLPSOの効率化が行われており、並列化NLPSOのプログラムに適宜反映していく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
並列化NLPSOの開発については概ね当初の予定通り研究を進めることができており、並列化されたPSOの打ち切り回数の動的決定アルゴリズムについても完成には至ってないものの一定の効果が得られている。一方で、対外発表について、学会における発表を予定しているが、論文としての発表に至っておらず、当初の計画から遅れている。2020年度におけるコロナ禍の影響は大きく、学務のエフォートが上がっただけでなく、大学設備の利用も限定され、研究課題の遂行の障害となっていたことが避けられない原因として挙げられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
残された課題は並列化されたPSOの打ち切り回数の動的決定アルゴリズムの効果的な実装である。原理的な効果は示しており、現状でも一定の効果は得られているため、実装上のオーバーヘッドを軽減するための技術を模索することで最終的な結論を得る予定である。並行して汎用性のあるパッケージ化を行う。遅れていた体外発表についてもパッケージの公開に向けて論文を中心とした成果発表を進める予定である。コロナ禍の影響はまだ続いているが限られたリソースの中で進められることを進めていきたい。
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| Causes of Carryover |
2020年度はコロナ禍において出張が中止・自粛となり様々な機会を失ったことと、体外発表の遅れによって未使用の経費が生じた。2021年度については元々の研究計画に沿って、研究打ち合わせ、情報収集、発表のための旅費、研究協力者に対する謝金、論文掲載料、回路部品代に充てる計画である。ただし移動を伴う活動についてはコロナ禍の影響を踏まえて適切に判断していく必要があるため計画が大きく変わる可能性がある。
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Research Products
(9 results)
