| 研究概要 |
本年度は,評価関数曲面の構造に基づいて解の探索過程を自律的・適応的に調整する適応学習型最適化法の開発を目的に,具体的には以下の2点について研究を行った。
1.基礎的研究
これまでの研究で開発を進めてきた遺伝的アルゴリズムに,評価関数曲面の特徴に関する情報を遺伝情報として蓄積する機能を加えることにより,与えられた問題の性質に応じて探索過程を適応的に最適化できるような,適応学習型最適化法を構築した。これまでの研究で,VLSIの配置問題については,シミュレーテッドアニーリングを用いるモデルについて,解空間の大局的な構造としてある種の自己相似性があり,また局所的な構造として局所的最適解の近傍構造とアニーリングの温度パラメータの間にある種の相関関係があるとの知見を得ている。具体的にはこれらの構造を遺伝子情報として利用することを考えた。
2.アルゴリズムの開発
開発手法を実現するアルゴリズムを構築した。特に,評価関数の構造を効率的に遺伝子にコード化する方法,および蓄積された情報の有用性に応じて必要な情報を適応的に取捨選択するための交叉法を検討した。遺伝子コード化としては,解空間の自己相似性を反映させるために木構造が,また交叉法としては遺伝的プログラミングで用いられる木構造交叉法が有効であるとの知見が得られた。
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