2013 Fiscal Year Research-status Report
進化・学習システムに基づく適応学習型最適化法の開発と再構成可能デバイスへの応用
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24560494
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
小圷 成一 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70241940)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 卓 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40451752)
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| Keywords | 最適化手法 / 二次割当問題 |
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| Research Abstract |
本研究では，生物進化を模擬した進化型計算法に基づいた新たな最適化手法として，評価関数局面の構造に基づいて解の探索過程を自律的・適応的に調整する適応学習型最適化法を開発する。本年度は開発手法の改良を試みる。具体的には，以下の４段階により適応学習型最適化法の改良を試み，その効果を検証する。
(1)生物の免疫系でみられるランダム的な遺伝子組み替え交叉法を導入する方法を検討し，その理論的解析を行う。(2)上述のランダム的な遺伝子組み替え交叉法を実現するための，具体的なアルゴリズムを構築する。(3)開発したアルゴリズムを，適応学習型最適化法のシミュレーション実験システムに導入する。(4)上述のシミュレーション実験システムを利用して，まず，比較的単純な問題である二次割当問題，巡回セールスマン問題等のベンチマーク問題において，アルゴリズムの改良の効果を検証する。
ランダム的な遺伝子組み換え交叉法としては，遺伝的アルゴリズムで一般に用いられる親２個体間の各種の交叉に加えて，免疫系でみられる親３個体以上の個体間での交叉を検討する。免疫系の交叉を導入することで，より多様な探索候補点を生成し，探索領域の拡大をはかる。さらに，探索点間に相互作用を導入し，探索点間での情報共有をはかることで，探索性の向上をはかる方法を検討する。探索点間の相互作用としては，探索点間の類似度に基づく方法，各探索点の目的関数値に基づく方法，それらを組み合わせた方法を検討する。
以上の手順により，ランダム的な遺伝子組み替え交叉法の効果として期待される探索領域の拡大および解集団内の遺伝的多様性の維持により，開発手法の解の品質面での性能向上をはかる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでの研究で，具体的に以下の事項について，研究計画が遂行されている。
(1)開発手法を最適化問題の基礎的なベンチマーク問題に応用し，有効性を検証する。また，ここでの実験結果に基づいて，開発手法の改良を検討する。特に，大規模かつ複雑な問題への応用を念頭に，改良する。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究で，具体的に以下の事項について，研究計画を遂行する。
(2)開発手法を再構成可能デバイス設計に応用し，有効性を検証する。
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Research Products
(11 results)
