| 研究課題/領域番号 |
20K11971
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| 研究機関 | 福知山公立大学 |
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研究代表者 |
畠中 利治 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (10252884)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 進化計算 / 群知能 / 多因子最適化 |
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| 研究実績の概要 |
進化計算の分野では，近年，多因子最適化（Multifactorial Optimization）が，単目的の問題，多目的最適化に次ぐ第3の問題設定として注目されている．そこで，本課題でも多因子最適化に適用した際の個体群の挙動に着目した研究を進めた．多因子最適化法の性能検証のために開発されたベンチマーク問題を対象に，粒子群最適化に基づく多因子最適化法を構築し，その性能件書および，粒子群の挙動を調査する実験を行った．さらに，そのアルゴリズムにおいて，ホタルのアルゴリズムを補助的に用いることで性能を強化することを提案し，実験的に検証を行った．本件の成果は，International Journal of Swarm Intelligence Research誌に投稿し，論文掲載された．
また，群知能モデルにおける，モデルの特性に基づく個体（粒子）の振る舞いに注目した異なる群知能モデルの組合せによる探索時の振る舞いを調査し，粒子群最適化とホタルのアルゴリズムのハイブリッド型の探索モデルを提案した．その成果も，International Journal of Swarm Intelligence Research誌に投稿し，論文掲載された．
これらの実験的検証を通じて，群知能モデルにおける探索モデルの振る舞いを調査するための基本的枠組みは構築できており，今後は探索モデルの振る舞いの考察を進めていく．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度もCOVID-19の影響で，国際会議等における情報収集や研究協力者との打合せなどが進まず，研究の中心的な問いに対する考察が進んでいない．環境構築を進め，実験環境が整いつつあるが，想定以上に稼働までの時間を要したことも要因である．
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| 今後の研究の推進方策 |
実験的考察を行うための環境の整備を精力的に行う．
代表者の所属組織において，数理科学系の基礎研究を推進する体制が整いつつあることも踏まえ，学内に研究協力者を得て，助言を得るなど，積極的に議論等が行えるように進めていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
出張が制限され，旅費として計上していた予算分の執行されていない．物品については，半導体不足の影響で予定した製品が年度内に納入できなかったため，調達をいったん見送った．
今年度は執行時期を早め，確実に計算機環境を構築するとともに，打合せ等の出張も行えるようにする予定である．
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