| 研究課題/領域番号 |
20K11972
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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 | 広島大学 |
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研究代表者 |
林田 智弘 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (20432685)
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| 研究分担者 |
広谷 大助 県立広島大学, 地域創生学部, 准教授 (30432686)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020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 | 動的システム / 進化計算 / 長期メモリ / 動的最適化 / 動的スケジューリング問題 / ルール分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，時間経過とともに変化を伴う「動的システム」のための進化計算手法の開発とその応用研究を目的とする．
本研究では，遺伝的アルゴリズム(GA) や粒子群最適化手法(PSO) などの進化計算手法の解探索能力の向上のために重要な，個体群多様性と解探索集中化のバランスの取れた両立を実現することを主な目的とする．分散最適化された部分個体群を長期的に保持するための「長期メモリ」を導入し，再現性や周期性など動的システムの特性に対応した手法を構築する．また，長期メモリの分析により，動的システムに対する最適化ルール抽出手法の開発を目指す．現実問題への適用実験を行い提案手法の有用性を示す．
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| 研究成果の概要 |
2020年度は、GAおよびPSOを基礎とする並列分散最適化手法の開発と、動的システムのための長期メモリを用いた最適化手法の開発を開始し、動的生産計画問題の定式化と数値実験を実施した。2021年度は、長期メモリを用いた並列分散型遺伝的プログラミングの開発と、最適化ルール抽出手法の開発に着手し、数値実験により有用性を確認した。2022年度はCOVID-19の影響で延長され、2023年度は研究成果の発表を中心に行った。研究は複数の国内外の学会で発表された。さらに，1本の学術論文が現在査読中である。特に、動的スケジューリング問題における提案手法の有用性が確認され、実践的な適用可能性が示された。
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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、遺伝的アルゴリズムおよび粒子群最適化手法を基礎とする並列分散最適化手法と、動的システムのための長期メモリを用いた最適化手法を開発した。これにより、動的生産計画問題の定式化と数値実験を通じて、動的環境における解探索の効率を大幅に向上させた。長期メモリを用いた並列分散型遺伝的プログラミングの開発と、最適化ルール抽出手法の確立を行い、その有用性を数値実験で確認した。特に、動的スケジューリング問題において提案手法の有用性が確認され、実践的な適用可能性が示されたことは、本研究の学術的意義を強く示している。
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