| 研究課題/領域番号 |
15K00338
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
畠中 利治 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (10252884)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 進化計算 / 分布推定アルゴリズム / 反応拡散方程式 / 数理モデル / 群知能 / ブラックボックス関数最適化 / 関数最適化 / 粒子群最適化 / ホタルのアルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
効率的な進化計算のアルゴリズムをデザインするうえで重要な概念である Exploitation と Exploration のバランスは，相反する競合と協調の両立と関連している．このように相反する作用が内在するシステムの挙動は本質的に複雑であるが，反応拡散モデルを用いた説明など，数理モデルに基づく説明が可能である．
進化計算や群知能の振る舞いも同様に複雑であるが，本課題では，競合と協調をベースにした数理モデルに基づく進化計算の一実現法を与えることを通じて，進化計算や群知能の実際の挙動の説明の可能性を示すことができた．また，それらの知見をもとにしたハイブリッド型の群知能モデルを提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
進化計算は有用な最適化ツールとして知られているが，その理論的基盤は乏しい．個体の振る舞いを記述するモデルに一般性がないことがその遠因である．
そこで，本課題では，多峰性関数の最適化にとって有用な性質を有する数理モデルに着目し，モデルを通じた進化計算の手続きの説明のために，数理モデルから進化型の手続きを構築した．得られたアルゴリズムでは，効率的な進化計算のアルゴリズムをデザインするうえで重要な概念である Exploitation と Exploration のバランスが陽に説明でき，進化計算をデザインする上で有用な知見が得られた．
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