| 研究概要 |
スピングラス型遺伝アルゴリズム(Spin Grass Genetic Algorithm ; SGGA)の拡張について検討し,コンピュータ上で数値実験をした.具体的には下記の2つの課題について研究を実施した.
1.SGGAの近傍構造の拡張
従来のSGGAはセルラー遺伝アルゴリズム(CGA)の構成を基盤としていたため,個体間の近傍構造は上下左右のノイマン近傍のみが実装されていた.本研究ではこれを拡張し,隣接行列を用いて任意の近傍を実装可能とした.数値実験によりSGGAは従来のノイマン近傍よりも,6近傍や8近傍の方が探索性能が高いことがわかった.また,近傍構造と相互作用の間に強い相関関係があるという重要な知見も得た.
2.SGGAの並列化
近年のグリッドコンピューティングの発展を背景に,SGGAの並列化を検討した.SGGAの持つ局所的な遺伝演算子の性質を最大限に活用した,GAの本質的な並列化に成功した.この手法ではすべての演算子を局所的かつ並列に適用するため,従来のGAで用いられていた世代という時間単位をなくした新しいGAが構築可能である.
また,豪州ニューサウスウェールズ大学キャンベラ分校のR.I.McKay博士との共同研究により本研究の成果を遺伝的プログラミング(GP)にも適用可能であるという成果を得た.
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