| 研究課題/領域番号 |
23K11224
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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 | 神奈川大学 |
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研究代表者 |
能登 正人 神奈川大学, 情報学部, 教授 (70299741)
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| 研究分担者 |
李 嘉誠 神奈川大学, 情報学部, 助教 (30895769)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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| キーワード | 群知能 / 性能評価 / 最適化問題 / 探索曲面 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，群知能を基にした最適化アルゴリズムの性能について定性的に理解し，性能評価基盤の構築を目的とする．本研究の主たるアイデアは，ベンチマーク関数による評価方法を抜本的に見直し，最適化関数を「点」ではなく連続的な「面」として捉える「最適化問題の探索曲面」を考え，その空間上で群知能の性能を議論することである．関数空間上で個々のアルゴリズムの得意とする関数の領域を調べることで，これまで曖昧であった個々のアルゴリズムの特性や差異を定性的に明らかにする．
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| 研究実績の概要 |
群知能は，一般的な最適化問題を解くための手法ではあるが，問題によって得意・不得意がある．「No Free Lunch Theorem」に知られるように，万能に見える手法であっても，他の手法に対して性能が劣ってしまうような「苦手問題」を具体的に構成できてしまう．したがって，問題に合わせて適切なアルゴリズムを選択する必要がある．群知能のアルゴリズムを現実的な最適化問題に適用するにあたり，個々のベンチマーク問題における評価に頼るのではなく，評価方法そのものを見直すことが不可欠である．
本研究では，群知能を基にした最適化アルゴリズムの性能について定性的に理解し，性能評価基盤の構築を目的とする．本研究の主たるアイデアは，ベンチマーク関数による評価方法を抜本的に見直し，最適化関数を「点」ではなく連続的な「面」として捉える「最適化問題の探索曲面」を考え，その空間上で群知能の性能を議論することである．関数空間上で個々のアルゴリズムの得意とする関数の領域を調べることで，これまで曖昧であった個々のアルゴリズムの特性や差異を定性的に明らかにする．基本的な方針は，ベンチマーク関数の組み合わせやパラメータの連続的な変形によって，目的に適った関数空間の構成を示すことである．
令和5年度は，本研究課題の開始年度であることを踏まえ，主に群知能に関する基礎事項の再確認および関連研究の調査を行った．さまざまな群知能アルゴリズムとベンチマーク関数を体系的に整理し，次年度以降に実施予定のシミュレーション実験に向けた準備を整えた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和5年度は，種々の群知能アルゴリズムの特性について理解を深めるために，サーベイを中心に研究を進めた．その過程で，これまで準備を進めてきた研究に進展があり，群知能に関するトップカンファレンスに研究内容をまとめ論文を投稿した結果，研究成果が評価され論文が採録となった．これにより，研究の質と成果が国際的に認められたため，本研究課題を進めるうえで大いに役立った．したがって，進捗状況は「おおむね順調に進展している」と判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題の今後の推進方策については，これまでに行ってきた研究成果を学術論文として論文誌に投稿する．また，難関国際会議への論文投稿も行い，論文の採録を目指す．論文が採録された場合は，会議での研究発表を通じて，国際的に著名な一流の研究者との意見交換を行い，研究のさらなる発展を図る．
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