| 研究課題/領域番号 |
20K11967
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
棟朝 雅晴 北海道大学, 情報基盤センター, 教授 (00281783)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ニューロエボリューション / 多目的進化計算 / 軌道最適化問題 |
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| 研究実績の概要 |
令和２年度においては、対象となる大規模問題の具体的なベンチマーク問題に関する事前調査を中心とした研究を実施した。特に、近年その重要性を増しているニューラルネットワークの構造およびパラメータの最適化に進化計算を用いた「ニューロエボリューション」を中心とした検討、検証を実施した。
大規模ニューラルネットワーク最適化の適用例として、ゲーム戦略における戦略学習の問題を取り上げ、その複雑かつ状況が常に変化する環境下において、ゲームの目標達成に必要となる複数の目的関数を判断基準として、多岐にわたる選択肢から適切な戦略を学習するための大規模ニューラルネットワークの最適化を行った。その実現に必要となるスケーラブルな多目的進化計算手法について検討するとともに、モジュラーネットワークの導入などスケーラビリティを確保するための改良手法を提案し、その効果について数値実験により検証した。
また、大規模かつ困難な最適化問題の例として、多くの整数変数と実数変数が混在した混合整数計画問題であるスペースミッションにおける軌道最適化問題を取り上げ、そのベンチマーク問題GTOP(Global Tragectory Optimization Problem)を拡張したGTOPXについてフィットネスランドスケープの解析を行った。
さらに、遺伝子解析に基づく進化計算手法について、その計算量削減に向けた検討を開始し、差分進化など遺伝子全体を一度に操作するのではなく一部の遺伝子にターゲットを絞った遺伝子解析手法の適用、スーパーコンピュータやクラウド環境下における並列分散実装についても検討を進めた。
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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２年度において予定していた、対象となり得る大規模最適化問題に関する事前の検討、検証を完了することができており、今後予定しているアルゴリズムの改良に必要となる情報を得るなど、おおむね計画通り順調に進展しているものと判断される。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和２年度において実施した大規模最適化問題に関する事前の検討、検証結果を受けて、具体的なアルゴリズムの改良に着手する。アルゴリズムの改良にあたっては、スーパーコンピュータやクラウド上での実装を最初から想定したスケーラブルなアルゴリズムとして設計を進める予定である。具体的なアルゴリズムの設計方針については、差分進化など遺伝子全体を一度に操作しない進化計算アルゴリズムから検討を開始し、部分的なリンケージ同定・解析手法などによる計算コストの削減、スケーラビリティの確保について検討、検証を進める予定である。成果の公表や関連情報の収集にあたり、対面での学会参加が難しい状況ではあるが、オンラインでの成果発表を想定して対応する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍により対面での学会発表を行うことが困難であり、旅費については支出できなかったため、残額を生じた。残額については次年度以降の旅費もしくは計算機使用料に充当する計画である。
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