| 研究課題/領域番号 |
20K11972
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
林田 智弘 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (20432685)
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| 研究分担者 |
広谷 大助 県立広島大学, 地域創生学部, 准教授 (30432686)
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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 | 動的システム / 進化計算 / 長期メモリ |
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| 研究成果の概要 |
2020年度は、GAおよびPSOを基礎とする並列分散最適化手法の開発と、動的システムのための長期メモリを用いた最適化手法の開発を開始し、動的生産計画問題の定式化と数値実験を実施した。2021年度は、長期メモリを用いた並列分散型遺伝的プログラミングの開発と、最適化ルール抽出手法の開発に着手し、数値実験により有用性を確認した。2022年度はCOVID-19の影響で延長され、2023年度は研究成果の発表を中心に行った。研究は複数の国内外の学会で発表された。さらに，1本の学術論文が現在査読中である。特に、動的スケジューリング問題における提案手法の有用性が確認され、実践的な適用可能性が示された。
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| 自由記述の分野 |
最適化
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、遺伝的アルゴリズムおよび粒子群最適化手法を基礎とする並列分散最適化手法と、動的システムのための長期メモリを用いた最適化手法を開発した。これにより、動的生産計画問題の定式化と数値実験を通じて、動的環境における解探索の効率を大幅に向上させた。長期メモリを用いた並列分散型遺伝的プログラミングの開発と、最適化ルール抽出手法の確立を行い、その有用性を数値実験で確認した。特に、動的スケジューリング問題において提案手法の有用性が確認され、実践的な適用可能性が示されたことは、本研究の学術的意義を強く示している。
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