2016 Fiscal Year Research-status Report
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15K00338
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
畠中 利治 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (10252884)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 関数最適化 / 進化計算 / 群知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に引き続き、ブラックボックス関数最適化のための進化計算、特に代表的な群知能モデルの粒子群最適化（Particle Swarm Optimization, PSO）とホタルのアルゴリズム（Firefly Algorithm, FA）の特性についての検討を進め、両者の本質的な探索メカニズムを数値実験により調べてきた。その内容に基づいて、両者のハイブリッドアルゴリズムを提案し、ベンチマーク問題を用いて性能調査を行った。その成果は、IEEEが主催する計算知能に関する国際会議(WCCI 2016)と計算知能に関する国内の研究会と進化計算に関する研究会で報告した。一連の結果から、特性の異なる探索エージェント群における適切な情報共有によって、探索と探査のバランスの調整の実現が期待できることがわかった。
また、拡散と凝集からなる複雑な系の偏微分方程式で記述された数理モデルに基づいた多点の確率的探索メカニズムを導入した。具体的には、分布推定アルゴリズムの形式の関数最適化アルゴリズムを示し、数値実験により、そのシステムが本質的に多峰性関数の最適化機能を有することを示した。この計算モデルのベースとなる数理モデルの特性、導入した計算モデルにおける探索メカニズムの詳細とおよび実装例を、確率システムに関する国際会議で報告するとともに、いくつかの研究会で議論を重ねてきた。このメカニズムでは、部分的に最適性が保証されることから、確率的多点探索法の課題である理論的側面に一定の貢献がなされたと考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
拡散と凝集からなる系は、本課題の競合ー協調系とみなすことが可能であり、複雑系としての進化計算や群知能の理解を、進展させることが可能な成果を得ている。
一方で、計算時間の課題などから実験が十分ではなく、想定していた投稿論文の用意が遅れている点が課題であり、やや遅れていると判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
既存設備および、昨年度導入した計算機を用いて、数値実験を重ねることで、論文投稿を進めていく。また、進化計算の国内コミュニティおよび、有力な国際会議の場で議論をすすめ、本課題の成果である「拡散と凝集からなるシステムの偏微分方程式に基づく多点の確率的探索メカニズム」を用いた関数最適化法から、進化計算や群知能のアルゴリズムの理解を深め、有用な計算アルゴリズムの開発へ展開していくことを計画している。
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