| 研究課題/領域番号 |
17K00337
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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 |
巽 啓司 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (30304017)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 大域的最適化 / カオス / 準ニュートン法 / メタヒューリスティック解法 / PSO / 大域的最適化問題 / 進化的手法 / 多点探索法 / カオス力学系 / SR1公式 / メタヒューリスティックス解法 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，局所解を多数持つ制約無連続的大域的最適化問題に対する進化計算手法の開発として，(1)一般的な探索方法に適用可能なより柔軟性の高い摂動型カオス(2)近似ヘッセ行列を用いた摂動型カオス・微分不可能なケースや多点探索への拡張(3)ベイズ最適化手法を用いた摂動型カオス(4)標準基底に沿わない摂動型カオス，といった様々な状況に適したカオス力学系の提案とそのカオス的性質の理論的解析，力学系を利用したアリゴリズム開発を行った．さらに，ベンチマーク問題に対する求解性能評価を行い，求解能力だけでなく，汎化性や変数変換等に対する不変性などの有用性を確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ビックデータ等の大規模なデータ処理では，局所解が多数存在する最適化問題に対し，良質な解を現実的な時間内で求める必要に迫られることが多い．また，関数値が悪スケールであったり，歪な局所解をもつ場合もしばしばあり求解がより困難となる．そのような問題に対する汎用性の高いメタヒューリスティック解法として，本研究で開発した，摂動型カオス力学系を用いた方法は，カオスの持つ「初期鋭敏性」を生かした多様な探索に加え，局所解近傍の形状を利用しつつ，変数変換やスケール変化に対して探索を適応的に調整可能な汎用性の高い進化的手法であり，様々な分野でのデータ処理能力向上に貢献できると考えられる．
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