2002 Fiscal Year Annual Research Report
分散並列遺伝的アルゴリズムを用いた遺伝子間相互作用推定システムの開発
Project/Area Number |
02J61454
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
上田 尚学 九州大学, 大学院・農学研究院, 特別研究員(DC2)
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Keywords | 遺伝子間相互作用 / S-system / 遺伝的アルゴリズム / 逆問題 |
Research Abstract |
本研究は遺伝的アルゴリズムを用いた多次元非線形数値最適化手法を開発し、遺伝子間相互作用推定問題に適用するというものである。しかし、決定する数値パラメータ数は状態変数(遺伝子の数)nに対してn^2のオーダーであることから、最適化処理の高速化は不可欠である。そこで遺伝的アルゴリズムの高速化、さらに分散化・並列化の技術を取り入れた分散並列遺伝的アルゴリズムの開発を本研究の目的とした。 本研究では遺伝子ネットワークモデルにS-systemを採用した。S-systemは振動系やカオス系などすべてのダイナミクスを相関係数によって表現できることが知られている。この連立微分方程式を解くことによって得られるタイムコースと、観測されたダイナミクスのタイムコースを一致させる様に実数パラメータを最適化する事でネットワークを推定する。最適化するパラメータの数は2n(n+1)個である。これらの最適化には遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた。しかし最も一般的なSimple GAでは最適化の効率は悪い。そこで本研究では交叉方法にUNDX(Unimodal Normal Distribution Crossover)、世代交代モデルにMGG(Minimal Generation Gap)を採用した。これらの各方法はベンチマーク関数を用いた関数最適化問題では非常に良い結果を残しているが、実問題への適応例はほとんどない。UNDXは実数空間で交叉を行える方法であり、選ばれた3つの親個体の周辺に正規分布に従った子個体を発生させる。したがって最適化の初期段階では親個体は探索空間に広く分布しているので大域探索を行うことができ、最適化の終盤では親個体はある一定の空間に収束しているので局所探索を行うことができる。MGGは個体への選択圧を子個体にかける特徴を持ち、Simple GAにおける探索の初期段階でのローカルミニマムヘの収束や、探索の終盤での進化停滞を防ぐことができる。 シンプルな振動系(遺伝子数2)を例にSimple GAとUNDX+MGGの結果の比較したところ、CPU時間で約12倍の高速化を実現することができた。また要素数5における典型的な遺伝子ネットワークモデルの最適化を行った結果、全実数パラメータ数60個の同時最適化に成功し、さらに遺伝子ネットワーク構造を再現することができた。 また、これらの試行実験はクラスターマシン上で並列に行った。これにより数十回もの試行実験を同時に行えるようになった。
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Research Products
(5 results)
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[Publications] 牧 幸浩, 上田 尚学, 古賀 信人, 岡本 正宏: "大規模遺伝子相互作用推定システムの設計・開発"第15回回路とシステム(軽井沢)ワークショップ. 583-588 (2002)
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[Publications] Takanori Ueda, Nobuto Koga, Isao Ono, Masahiro Okamoto: "Development of Efficient Numerical Optimization Method based on Real-coded Genetic Algorithm : Application to the Estimation of Large Number of Real-values Parameters"Proc. of the VIIth International Symp. for Biochemical Systems Theory : From phenotype to genotype and back. 43-44 (2002)
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[Publications] Takanori Ueda, Nobuto Koga, Isao Ono, Masahiro Okamoto: "Application of numerical optimization technique based on real-coded ganetic algorithm to inverse problem in biochemical systems"Proc. of the Genetic and Evalutionary Computation Conference. 701 (2002)
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[Publications] Takanori Ueda, Isao Ono, Masahiro Okamoto: "Development of System Identification Technique Based on Real-Coded Genetic Algorithm"Genome Informatics. 13. 386-387 (2002)
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[Publications] 山田 晃範, 上田 尚学, 岡本 正宏: "逆問題のための重みつき評価関数を用いた進化アルゴリズムによる数値最適化手法の設計,開発"第15回自律分散システム・シンポジウム. 189-194 (2003)