| 研究課題/領域番号 |
26630172
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
坪根 正 長岡技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50334694)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 粒子群最適化 / 非線形理論 / 非線形回路 / カオス |
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| 研究実績の概要 |
本申請研究は，群知能を近似無しにディジタル技術で実現することを目的とする．魚や鳥の群れの動きから創発された群知能による最適化手法の実現のためには，群れを構成する個体の多様な振る舞いの実現がカギとなる．粒子群最適化法では，アナログな位置情報がランダムに揺れることで多様性を生み出しており，性能向上のために確率要素の存在が重要であった．申請者は，過去の科研費の成果として人工神経回路をもとにした確率要素を持たない決定論ダイナミクスモデルを開発し，従来よりも高性能な手法を実現した．そこで本申請では，アナログ値を量子化するのでは無い原理的にディジタルな，つまり完全ディジタル化した群知能を実現し専用ハードウェアを作る．そしてアナログ要素と確率要素を無くしても実用的に十分な性能を有することを明らかにする．これに対して平成26年度は，先行研究で実現している，スパイキングニューロンのダイナミクスに基づいた最適化手法をディジタル化した．FPGAでの実装を念頭に置き，非同期型の離散時間システムでモデル化を行った．本手法は先行研究で開発したニューラルカオス発振器を基にした離散型の準カオス回路を基にしており，粒子に相当する回路の結合ネットワークとして群れのモデルが記述された．結果として2つのモデルを構築し数値的に実現することに成功した．一方は区分線形な離散時間モデルであり，良く知られている粒子群最適化手法よりも優れた探索性能を有することを理論的に示すことに成功した．もう一方は区分定数な離散時間モデルであり，空間も離散化しても高い探索性能を維持できることを数値的に実証できた．この2つのモデルは完全ディジタル型のハードウェアに直結出来るものであり，初年度としては十分な成果である．
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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
当初予定通り，本研究の最も重要な部分で離散時間ダイナミクスで確率要素を含まない最適化手法のモデル化は達成した．2つのアプローチから進めているが，この2つのモデルは完全ディジタル型のハードウェアに直結出来るものであり，初年度としては十分な成果である．性能評価面では，以前の科研費で導入した備品を利用した大規模計算によって従来手法に対する優位性を明らかに出来ており，ハードウェア化を念頭に置いた次のフェイズへの入り口まで来ていると言える．よって，順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
基本的には，当初予定通りのハードウェア化を念頭においた実験および解析を進めることで目標達成可能である．前年度に，2つの離散時間ダイナミクスを有するモデルを導出しているので，プログラマブルなボードであるFPGAおよびFPAAを利用したハードウェ実装に取りかかる．さらに，完全ディジタル化モデルの性能評価も進める．前年度の成果で，相関係数を利用した新しい探索性能の評価法および新しいパラメータ同定法が提案出来たので，それを利用した性能評価および設計を行う．
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