| 研究課題/領域番号 |
20K11967
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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 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
棟朝 雅晴 北海道大学, 情報基盤センター, 教授 (00281783)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 進化計算 / リンケージ同定 / 協調共進化 / ハイパーヒューリスティクス / 多目的最適化 / 並列化 / 合成人口モデル / ニューロエボリューション / 多目的進化計算 / 軌道最適化問題 / 大規模大域的最適化 / 並列分散アルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
実世界の数万～数十億変数を有する大規模かつ複雑な最適化問題を解決する人工進化アルゴリズム「実世界スケール人工進化アルゴリズム」を開発する。そのために、進化計算におけるリンケージ同定等の遺伝子解析手法や、協調共進化の枠組みにおいて、人工知能や機械学習の手法を導入することで、ロバストかつスケーラブルなアルゴリズムを開発し、スーパーコンピュータや広域分散インタークラウド環境への大規模並列実装を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究においては、大規模大域的最適化問題を解決する人工進化アルゴリズムの実現を目指し、リンケージ同定や協調共進化などをもとに、スケーラブルなリンケージ同定手法、リンケージ測定関数やリンケージ尺度の最小化の導入、依存関係行列に基づく変数のグルーピング手法など、多岐に渡る研究開発を行なった。
さらに、適応度評価に要する計算コストが大きい問題に対応するため、代理モデルの構築メカニズムを有するハイパーヒューリスティクスに基づくアルゴリズム、生物・物理現象にヒント得たアルゴリズムについても開発し、それらを代表的なベンチマーク関数ならびにエンジニアリング最適化問題において検証を行い、その有効性を検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、これまで研究代表者を中心に開発を進めてきたリンケージ同定や、進化計算の分野において近年活発に研究が進められている協調共進化の手法を発展させることで、大規模大域的最適化問題の効果的な解法を実現する。さらに評価関数自体の計算にコストを要する問題についても対応することで、解評価にシミュレーションを行うような設計最適化問題にも対応可能である。
大規模かつ複雑な相互作用を有する大域的最適化問題を解決することは、現実社会に存在するさまざまな問題の解決に不可欠である。本研究で開発したアルゴリズムが、ベンチマーク問題だけではなくエンジニアリング最適化でも効果が得られており、今後の展開が期待される。
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