2012 Fiscal Year Annual Research Report
ネットモデリングに基づく数理計画の自動生成と大規模最適化計算に関する研究
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22500031
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
名嘉村 盛和 琉球大学, 工学部, 教授 (80237437)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡崎 威生 琉球大学, 工学部, 講師 (90213925)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 最適化 / 並列処理 / メタヒューリスティックス / バイオ情報処理 |
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| Research Abstract |
平成24年度は、研究成果として以下の三点が得られた。
1. 前年度開発したメタヒューリスティックスと厳密解法を組み合せたハイブリッド最適化計算手法を改良した。従来法(Hybrid1)は厳密解法で効率良く解ける問題例に対しては逆に計算時間が大幅に長くなってしまうことがあったが、改良した手法（hybrid2）では、アルゴリズムの早期に厳密解法で短時間で解ける問題であるかどうかを判定する仕組みを導入する事でどのような問題例に対しても効率的に良質の近似解を求めることができるようになる。性能評価実験により改良後の手法の有効性を示した。
2. 前年度提案した分布推定アルゴリズム(Estimation of Distribution Algorithm: EDA)と遺伝アルゴリズム(GA)を組合わせた大規模最適化計算のための進化計算手法を改良した。改良前はマスターとスレーブの処理が同期方式で行われていたが、スレーブの探索時間には差があるため、スレーブの待ち時間が生じ、全体の処理効率を低下させる原因になっていた。そこで改良手法では、マスターとスレーブ間の処理を非同期処理にすることで、全体の待ち時間を減少させた。また、マスターにおけるEDA処理にも複数のプロセッサコアを用いた並列処理を導入する事で、効率化を図った。性能評価実験により改良後の手法の有効性を示した。
3. バイオ情報処理分野における遺伝子因果関係ネットワークの推定とショートリード配列に対するゲノムアセンブラに対する新しい手法を提案した。遺伝子因果関係ネットワークの推定においては、従来法で困難であった有向グラフを扱う事ができるネットワーク特徴量を提案し推定を行った。また、ゲノムアセンブルに対しては、従来法を用いて生成された複数の配列断片をさらに結合するためのハイブリッド型を提案、開発した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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