| 研究課題/領域番号 |
19K12106
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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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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東京工科大学 |
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研究代表者 |
黒川 弘章 東京工科大学, 工学部, 教授 (20308282)
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| 研究分担者 |
高坂 拓司 中京大学, 工学部, 教授 (80320034)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 分岐点探索 / 並列計算 / 群知能最適化 / GPGPU / マルチコアCPU / OpenMP / GPU / 分岐解析 / 最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
世の中の事象を表すモデルにおいて、そのモデルが持つパラメータが変化する過程で突然その様相が変化する現象を分岐現象と言います。分岐が起こるパラメータを探索することはそのモデルの性質を知るために重要で分岐解析と呼ばれます。この分岐解析の方法の一つにNLPSOがあります。この方法は特に複雑なモデルで威力を発揮しますが、多くの計算時間を必要とするという欠点があります。そこで、この研究課題では、並列計算の技術を使って計算時間の短縮を実現します。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的はNLPSOの並列化とパッケージ化である。NLPSOは群知能最適化をベースとした非線形力学系における分岐点探索法である。並列化についてはGPUを用いた並列化とマルチコアCPUを用いた並列化を行った。それぞれの並列に動作させる最適なタスク構成を設計し実装した。マルチコアCPUを用いた並列化においては並列化に適した非同期型のPSOを提案しその効果と動作の検証を行った。パッケージ化についてはNLPSOによる分岐点探索用ライブラリを作成し公開した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
分岐現象とはパラメータの変化によりシステムの振る舞いが突然変わる現象を言う。分岐現象が生じる条件を知ることはシステムの振る舞いを掌握する上で重要である。本研究では分岐パラメータの有効な探索手法であるNLPSOを並列化し計算時間の削減を実現するとともに、高度な専門知識を要せずに利用できるソフトウェアライブラリを開発した。これにより、最低限の力学系の情報のみを与えることで分岐点探索が可能となる。このように、専門的な知識を有せずとも利用できる汎用性の高いソフトウェアを開発することで誰もが任意のシステムの振る舞いを掌握することができるようになり、学術的意義のみならず、社会的意義も持つ研究となった。
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