• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2005 年度 実績報告書

メタ戦略を樹形探索に用いた高速な系統樹構築ソフトの開発とその実用化

研究課題

研究課題/領域番号 15500195
研究機関東京大学

研究代表者

中村 政隆  東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (90155854)

研究分担者 伊藤 元己  東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (00193524)
川合 慧  東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (50011664)
佐久間 雅  山形大学, 教育学部, 助教授 (60323458)
キーワード分子系統樹 / 最適化アルゴリズム / メタヒューリスティック / タブー探索
研究概要

複数の種(taxon)の遺伝子の塩基列もしくはアミノ酸列をデータとして、そこから系統樹(phylogenetic tree)を構築するアルゴリズムは、距離行列法と、与えられたデータのもとでの各二分木のコストを定義してコスト最小の二分木を求める、という2つのタイプに大別できる。
距離行列法(Pairwise Distance Method)としては、UPGMA/WPGW法(実用にはあまり用いられてない)、及び近隣結合法(Neighbour Joining Method, NJ法)などが知られている。それに対して、初期解から局所探索、つまり受刑探索を繰り返して最適器を求めるときの目的関数の取り方として、最小二乗法、最小進化法、最大節約法(Parsimony)、最尤法(Maximum Likelihood Method)などが知られている。一般に組み合わせ最適化の理論では、これらの樹形探索のような局所探索を繰り返すときには、適当なメタヒューリスティックアルゴリズムを使うとより効率的なアルゴリズムが得られることが知られている。
実際には、組み合わせ最適化の分野でメタヒューリスティックアルゴリズムの名の下に以下の3つが知られている
(1)遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)
(2)タブー探索(Tabu Search)
(3)進化的アルゴリズム
これらの戦略を系統樹アルゴリズムの樹形探索の部分に適用し、シミュレーションを繰り返してみた結果、タブー探索がもっとも効果的であるという知見を得た。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2005

すべて 雑誌論文 (2件)

  • [雑誌論文] 分子系統樹をメタヒューリスティックアルゴリズムの観点から考える2005

    • 著者名/発表者名
      中村政隆
    • 雑誌名

      日本進化学会第6回大会講演集

      ページ: 38

    • 説明
      「研究成果報告書概要(和文)」より
  • [雑誌論文] 分子系統樹構築アルゴリズムヘのメタヒューリスティックの応用を考える2005

    • 著者名/発表者名
      中村政隆
    • 雑誌名

      オペレーションズリサーチ学会秋期研究発表会アビストラクト集

      ページ: 66-67

URL: 

公開日: 2007-04-02   更新日: 2013-06-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi