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2023 年度 研究成果報告書

入れ子構造を持つ粒子群最適化を用いた分岐解析アルゴリズムの高速化

研究課題

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研究課題/領域番号 19K12106
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61030:知能情報学関連
研究機関東京工科大学

研究代表者

黒川 弘章  東京工科大学, 工学部, 教授 (20308282)

研究分担者 高坂 拓司  中京大学, 工学部, 教授 (80320034)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2024-03-31
キーワード分岐点探索 / 並列計算 / 群知能最適化
研究成果の概要

本研究の目的はNLPSOの並列化とパッケージ化である。NLPSOは群知能最適化をベースとした非線形力学系における分岐点探索法である。並列化についてはGPUを用いた並列化とマルチコアCPUを用いた並列化を行った。それぞれの並列に動作させる最適なタスク構成を設計し実装した。マルチコアCPUを用いた並列化においては並列化に適した非同期型のPSOを提案しその効果と動作の検証を行った。パッケージ化についてはNLPSOによる分岐点探索用ライブラリを作成し公開した。

自由記述の分野

計算知能

研究成果の学術的意義や社会的意義

分岐現象とはパラメータの変化によりシステムの振る舞いが突然変わる現象を言う。分岐現象が生じる条件を知ることはシステムの振る舞いを掌握する上で重要である。本研究では分岐パラメータの有効な探索手法であるNLPSOを並列化し計算時間の削減を実現するとともに、高度な専門知識を要せずに利用できるソフトウェアライブラリを開発した。これにより、最低限の力学系の情報のみを与えることで分岐点探索が可能となる。このように、専門的な知識を有せずとも利用できる汎用性の高いソフトウェアを開発することで誰もが任意のシステムの振る舞いを掌握することができるようになり、学術的意義のみならず、社会的意義も持つ研究となった。

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公開日: 2025-01-30  

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