| 研究課題/領域番号 |
25330267
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| 研究機関 | 拓殖大学 |
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研究代表者 |
水野 一徳 拓殖大学, 工学部, 准教授 (20439524)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 制約充足問題 / 探索 / 群知能 / firefly algorithm / 進化計算 |
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| 研究実績の概要 |
本年度実施した研究の成果は，下記の通り大きく２つ挙げられる．
まず，１点目は，第一の研究目的に関わる，群知能モデルを用いた問題解決アルゴリズムの開発である．前年度検討したABCによる方法を踏まえて，本年度は，新たな群知能モデルとして，ホタルの群れの行動を模した方法であるFA(Firefly Algorithm)に注目した．本年度は，FAの局所探索能力を補うために，山登り法型の局所探索手法とのハイブリッドする方法の考案・開発を行なった．これは，局所探索手法に与える初期値を，FAによって広く探索してよりよい初期値を与えるというものである．また，初期実験として，開発したアルゴリズムを，大規模データのクラスタリングの問題に適用して，この問題に対する提案方法の有効性を検証した．これにより，前年度からの実施課題である他のモデルに関する考察が行なえているため，これらを合わせて今後問題解決アルゴリズムの統合化していくために必要な要素をまとめることができた．
次に，２点目は，本研究が対象としている解決困難な問題の応用例として，パターン処理に関する応用システムの開発と実験的評価を行なった．本方式は，入力されたパターン形状に対して，特定の強い制約条件を満足するようにしながらも，できるだけ入力パターンの形状と類似しているものを作り出すものである．本方式はまだ初期段階のシステムであるが，解くのが難しい問題に対する具体的な応用としてまとめるための基盤を作ることができた．
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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
研究目的で挙げている群知能モデルを用いた問題解決アルゴリズムについて，前年度に考案・検討したアルゴリズムとは別に新たなモデルに関するアルゴリズムを検討することができていること，および，解決困難な問題という意味での具体的な応用問題に着手することができているため．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度考案したアルゴリズムは，初期的な実験検討のみしか達成できていないので，他の問題に適用するなどしてより詳細な実験を行なう必要がある．また，前年度および今年度で開発したアルゴリズムの統合化や自己適応型のメタヒューリスティクスとしての総合的な検討課題が残っている．
また，理論的（基礎的）実験としての解決困難な問題については，その生成に関して具体化がされつつあるが，それをどのように応用していくかについての検討していくことも重要であると考えている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
計算機実験に際して，研究協力者への謝金として予定していた分について，本年度は基礎的な実験にとどまったため謝金を伴う研究協力を次年度にお願いすることになったため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度は最終年度として，本格的な計算機実験を行なう必要があると考えている．そのための研究協力者への謝金として使用する予定である．また，実験の進捗次第では新たに備品（計算機やストレージ等）が必要になる可能性もあるため，次年度の助成金と併せてその際の費用や研究成果の発表旅費等として適宜使用していく予定である．
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