| 研究課題/領域番号 |
16K14271
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
中野 秀洋 東京都市大学, 知識工学部, 教授 (10386360)
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| 研究分担者 |
神野 健哉 東京都市大学, 知識工学部, 教授 (50286762)
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| 研究協力者 |
佐々木 智志
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 群知能最適化 / 粒子群最適化 / 最適化問題 / 非線形力学系 / 非線形システム / 決定論的手法 / メタヒューリスティクス / 非線形系 / 進化計算 / 決定論的システム / ソフトコンピューティング / アルゴリズム / システム工学 / 計算機システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、様々な工学システムが最適な状態で動作するための最適化手法について検討した。従来の手法と比較して、本手法は乱数を用いないことが特徴の一つである。このため、本手法は単純なプログラムによって動作させることができる。また、様々な機器に組み込むことも容易である。本研究では、本手法の動作について理論的な解析を行っており、良好な解が得られる条件についても明らかにしている。さらに本手法が動作するプロセッサ回路の設計についても検討している。今後はより大規模、複雑なシステムの最適化に応用することを考えている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の発見的最適化手法は、様々な最適化問題に対して汎用的に利用できる。一方、良好な解が得られる条件は、数値実験を繰り返すことによって経験的に求めることが多い。本研究で用いた最適化手法については、数学的な考察に基づく理論解析によって、この条件を明らかにしている。このことは、様々な手法の動作を理解することにつながるため、学術的意義は高いと考えている。また、本手法は実装も容易であり、様々な機器の最適化のために本手法を組み込むといった応用も期待でき、社会的意義も高いと考えている。
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