| 研究課題/領域番号 |
17K00353
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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 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
半田 久志 近畿大学, 理工学部, 教授 (60304333)
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | graph kernel / 進化計算 / 分布推定アルゴリズム / グラフカーネル / EDA-GK / ソフトコンピューティング |
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| 研究成果の概要 |
グラフを個体としたグラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムEDA-GKの拡張を行う．従来，グラフを個体とした進化アルゴリズムでは，遺伝子型から表現型への写像がでこぼこしてしまうために，良い性能を出すことが難しかった．本研究課題では，アルゴリズムの適用範囲を広げることを目標として研究に取り組む．混合的なカーネルを構成し，スケールフリー性やスモールワールド性などを持つグラフ同定問題に適用した．並行してOrder/Degree問題や固有値最大化問題などグラフ理論の分野で取り扱われている問題へ適用した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
グラフの最適化は，社会ネットワークの分析や，新しい化合物の作成などに応用ができる．これまでにグラフカーネルを用いたアプローチでは分類問題などに適用されていたが，これを進化計算の枠組みにのせることにより，新しいものを創造・設計する問題へと拡張することができます．研究の最終年度では，理学科の先生と共同で，有機薄膜電池の化学式を案出する問題に取り組んでおり，本研究課題の提案手法を用いることでより高性能な電池が実現できることが期待されます．
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