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植物系由来汎用最適化法としての光合成アルゴリズムのソフトウェア開発

作为基于植物的通用优化方法的光合作用算法的软件开发

基本信息

批准号：
10876051
负责人：
村瀬治比古
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1998
资助国家：
日本
起止时间：
1998 至 1999
项目状态：
已结题

项目摘要

(1)光合成プロセスの解析光合成における炭酸ガス固定サイクルと光呼吸サイクルは受光量および炭酸ガス濃度によってその両サイクルがそれぞれ適当な割合で稼働し光障害を未然に防ぎ炭酸同化を続けるという一種の最適化プロセスである.本研究では光合成アルゴリズムの特性として,他の遺伝的あるいは免疫アルゴリズムには見られないアルゴリズムを抽出することに主眼を置きエネルギー浪費サイクルである光呼吸の扱いや入力光の扱いなど局所解トラップの特性に関わる重要課題について解析を行った.また,一般にいうフィットネスを評価する最も効果的あるいは効率的な方法については光合成産物(デンプン)の質の良否をフィットネスとして,フィットネス1は最良のデンプンで最適解であるとすることでフィットネス評価が可能であることを示した.(2)ソフトウェア開発ソフトウェア開発は(1)で行った解析に従ってコードを書くことになるが,ビット操作と文字列操作の組合せが主な形であるから,コード化当初より計算効率を考慮したプログラミングを行った.また,計算プロセスの理解や後のプログラムの改良なども考慮してグラフィックユーザーインタフェースも充実した形式にした.ソフトウェアとしては実数解探査および組み合わせ問題などに適応できる一般性の高い最適化アルゴリズムとして完成した.ニューラルネットワークの学習,有限要素法を用いた逆構造解析さらに巡回セールスマン問題およびクイーンズ問題などの組み合わせ最適化問題などを解くことに成功した.(3)性能比較開発した光合成アルゴリズムの性能チェックは主に遺伝的アルゴリズムとの比較試験によって行った.特に,収束性,計算時間,記憶容量要求量および局所解トラップの問題などについて性能比較を行った.その結果,実数解深査問題では多峰性関数の最小値探査などで遺伝アルゴリズムを遥かに凌ぐ高性能が確認された.組み合わせ問題については,それぞれの問題により適用性を改善する工夫を施すことにより遺伝アルゴリズムより高性能か同等の性能があることが確認された.

(1)Photosynthesis and analysis Photosynthesis of carbon dioxide and carbon dioxide. In this study, we analyzed the characteristics of photosynthesis and its genetic components, including immune response, extraction of photosynthesis and waste of photorespiration. In general, the most effective way to evaluate the quality of photosynthetic products is to evaluate the optimal solution of photosynthetic products (2)The software is open to the public.(1) The combination of line parsing, line operation and text string operation takes into account the calculation efficiency. In addition, the understanding of computing platforms and the subsequent improvement of platforms are also considered to improve the way they can be implemented. The solution to the problem is to solve the problem of optimization in general and to complete it. The finite element method is used to solve inverse structural analysis problems. The optimization problems are solved successfully. (3)Performance comparison development of optical synthesis and performance comparison of optical synthesis and performance comparison of In particular, performance comparisons are conducted on the complexity, calculation time, memory capacity requirements, and the problems solved by the game. As a result, the problem is solved numerically, and the minimum value of multi-peak correlation is explored. The problem of grouping is that the problem is not suitable for improvement, and the time for improvement is not sufficient.