研究概要 |
本研究は大規模な最適化問題に適用できるような新しい遺伝的アルゴリズムとして,数千台,数万台の単純なプロセッサの使用を前提にしたSIMD型の遺伝アルゴリズムを開発し,それを高速に実行する並列計算機のアーキテクチャと,プロセッサ要素を設計し,その一部を試作することにより,このシステムの性能を正確に把握することを目指している. 今年度は例題として,固定長二進数で表わされる個体を進化させ,特定のビット配列を持つ個体を育てる問題を取り上げた.この問題を並列遺伝的アルゴリズムで解くため,各個体をプロセッサ要素に一個づつ分配し,一斉に交配と個体の評価を行わせるが,淘汰を行うのに必要な適応度の計算には各プロセッサ要素が全個体の評価値を知る必要がある.このために共有メモリによる放送通信と,並列ル-レット計算を行う方法を考えた.この並列アルゴリズムの性能評価のために,ワークステーションを購入し,この上でシュミレーションを行った.その結果,比較的簡単な回路でSIMD型遺伝的アルゴリズムが実行できることが確かめられた.またこのアルゴリズムの性能を,従来の逐次型や分散型遺伝的アルゴリズムの性能と比較検討したが,この例題に関する限り遜色のない性能が得られることた確かめられた. 次にこのアルゴリズムを実行する専用並列計算機として,相互結合網に共有メモリマトリクスを用いるSIMDマシンを設計し,プロセッサの設計を行った.このプロセッサはGA専用演算機能として,適応度演算,乱数発生,交差演算,突然変異演算,ル-レット作成,淘汰演算,ソ-ト,などの演算機能が必要であり,これらの演算回路を設計した. なお,次年度から行うプロセッサ要素要素の設計に使用するために,NTTデータ通信(株)よりハードウェア設計言語Parthenonの提供を受け,購入したワークステーション上で使用できるように使用環境を整えた。
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