2013 Fiscal Year Research-status Report
遺伝子に量子ビット表現を用いた進化計算による順列最適化
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25330265
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Prefectural University of Kumamoto |
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Principal Investigator |
飯村 伊智郎 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (50347697)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森山 賀文 有明工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (10413866)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | ソフトコンピューティング / 人工知能 / アルゴリズム / 情報工学 / 進化計算 / 計算知能 / 量子ビット表現 / 順列最適化 |
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| Research Abstract |
【具体的内容】
平成25年度（初年度）は，遺伝子に量子ビット表現を用いた場合，その性質上，順列を解とする組合せ最適化問題を容易に取り扱うことができないという問題点を克服すべく，HanらやDraaらによる量子ビット表現に基づく遺伝子表現を拡張し，研究代表者や分担者らの先行研究での成果を踏まえてさらに発展させ，順列最適化を可能にする量子ビット表現に基づく遺伝子表現法について検討した．複数のアイディアを，Quantum-inspired Evolutionary Algorithm（QEA）に実装し，順列を解とする代表的な組合せ最適化問題である巡回セールスマン問題（Traveling Salesman Problem: TSP）を対象に評価実験を行った．初年度である平成25年度は，まずは量子ビット表現された遺伝子を用いても順列最適化が可能であることを確認することに主眼を置き，TSPLIBのatt48（48都市）を対象問題とした．しかしながら，当初予定していた探索性能を確認することができず，再度検討を重ね，現時点では最適解との誤差が極めて僅少な準最適解の発見に成功した段階にある．
なお成果に関しては，2013年度情報文化学会九州支部研究会にて報告した．
【意義，重要性等】
本研究の遺伝子表現法を用いれば，従来の量子ビット表現に基づく遺伝子表現の適用範囲を拡大でき，順列を解とする組合せ最適化問題をも扱える可能性を示せたことは，今後の進化計算の研究において意義のあることであると考える．
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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
交付申請書に記載の研究実施計画に従い，順列最適化を可能にする量子ビット表現に基づく遺伝子表現法を検討できた．当初予定していた探索性能を確認できず再検討に時間を要したものの，最適解との誤差が極めて僅少な準最適解の発見に成功しており，また成果に関しては，平成25年度内に国内学会（1件）において発表できた．以上のことから，おおむね順調に進展していると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度（平成26年度）は，前年度の成果を踏まえて，探索状況を詳細に解析するとともに，各種パラメータの調整を行いながら，計算機実験を通して提案する遺伝子表現法の分析・評価を進める．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
成果を発表した国内学会の開催地が近隣であったために，旅費を抑えられた．この経費節約は，研究遂行上の大きな問題とはならないと判断した．
次年度使用額（B-A）は，研究計画を誠実に遂行した結果生じたものであり，次年度において提案する遺伝子表現法の検討に係る消耗品費として使用する計画である．これによって研究がより進展することが見込まれる．
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