| 研究課題/領域番号 |
19K12163
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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61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 湘南工科大学 |
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研究代表者 |
佐々木 智志 湘南工科大学, 情報学部, 准教授 (00811415)
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| 研究分担者 |
中野 秀洋 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (10386360)
神野 健哉 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (50286762)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 粒子群最適化 / 非線形最適化 / スパイク発振器 / 決定論的手法 / 群知能回路 / スパイキングニューラルネットワーク / 粒子群最適化法 / 群知能最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
システム最適化問題に対して高精度な解を提供する群知能回路の開発を目的とする。この回路では、確率的要素や複雑な構造を排除しつつも、従来の群知能最適化手法と同等以上の性能を簡素な回路で実現する。まず、群知能最適化手法のモデルを提案し、その性能評価を行い有効性を確認する。また、パラメータによる探索ダイナミクスや性能へ与える影響を理論解析により明らかにする。最後に、ディジタル回路上に群知能回路を実装し、その有効性を評価する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、様々なBlack-box最適化問題を解くためにスパイク発振器ネットワークのダイナミクスを取り入れた群知能アルゴリズムを提案した。本手法は、簡素な構造のスパイク発振器が呈する周期的・カオス的な振る舞いと、これらをネットワーク構造で結合することによる発振器同士の同期的・非同期的な現象を活用することで乱数要素を用いずとも複雑な探索軌道を実現できる。本手法は、精度の良い解探索を実現することを実験により明らかにした。また、結合された発振器の理論解析を行い、発振器同士の同期的・非同期的な現象の条件も明らかにしている。さらに、本手法のアルゴリズムのディジタル回路の試作機の設計と開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の群知能アルゴリズムの多くは確率的要素や複雑な系を取り入れることで複雑な探索を実現し、精度の良い解探索を実現している。提案手法では、探索個体に簡素な構造のスパイク発振器を用い、さらに、これらをネットワーク化することで複雑な探索を実現する。また、理論解析により探索個体の振る舞いの条件も明らかにしている。これらは、良好な探索個体の振る舞いの理解につながり、学術的意義は高いと考える。さらに、提案手法は演算専用の回路化も容易であり、提案手法の回路を様々な機器に組み込むことも可能である。また、これら多数の回路を組み合わせ、大規模・複雑な最適化問題を解くことも期待でき、社会的意義も高いと考える。
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