| 研究課題/領域番号 |
20K11971
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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 | 福知山公立大学 |
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研究代表者 |
畠中 利治 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (10252884)
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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 |
交付 (2022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)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 進化計算 / 多因子最適化 / 軍知能モデル / 群知能 / ブラウン運動 / 数理モデリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生物規範型の最適化法としての進化計算や群知能は，その汎用性と解探索の性能から実問題においても利用されている一方で，得られた解候補の最適性の保証がないことや探索の性能を決めるパラメータの調整法が試行錯誤的にしか決められないことといった課題があった．本研究では，この課題を解消していく糸口として，これらのアルゴリズムが果たすべき役割を有望領域の発見と定義し，そのための探索の振る舞いをモデルを用いて解析することによって，理解を深めるとともに，より効率的なアルゴリズムの設計への指針を与えるものである．
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| 研究実績の概要 |
進化計算学会の研究会などで，最新の研究動向を調査し，研究の方向性について検討を行った．
近年，多因子最適化（Multifactorial Optimization）が，単目的の問題，多目的最適化に次ぐ第3の問題設定として注目されており，本課題でも進化計算における個体群の動き（設計変数空間における振る舞い）と対象とする目的関数空間における振る舞いとの対応付けを検討している．
今年度は，前年度までの成果を受けて，多因子進化計算の計算環境をもとに，この課題の考察のための計算実験についての計画を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度もCOVID-19の影響で，国際会議等における情報収集や研究協力者との打合せに支障があり，研究の中心的な問いに対する考察が滞っている．
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| 今後の研究の推進方策 |
実験環境の構築は進んでいる．データを蓄積するための実験を計画するとともに，自己駆動粒子系の数値実験を行っている．
モデルの数値計算についても，同様に数値実験の準備を行い，本学の数理系の研究者とも議論を行うことを計画している．
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