超並列型遺伝的アルゴリズムの設計と実現

点击翻译按钮获取中文摘要

前年までの研究において,本研究課題の改良の対象であるGSAはグリッド環境に適した進化型計算のひとつであることを明らかにしている.GSAは,関数最適化問題において探索空間内の中央付近を重点的に探索するという特徴があるが,一方,これは,探索空間内の境界付近の探索能力に劣るという側面をもつといえる.そのため,最適解が探索空間内の境界付近に位置する問題に対しては,高い性能を示すことができないことが指摘されている.この問題に対し,研究代表者らは,探索空間をトーラス状に変換することで,探索空間内を均一な初期条件で探索することを可能にする手法を提案している.本研究ではまず,変換されたトーラス状の探索空間内におけるGSAの挙動を解析し,GSAを探索空間のトーラス変換手法と併用することで,探索空間内の境界付近の探索能力を高めることが可能であることを示した.一方,トーラス変換手法を併用することにより,計算時間が増大することが知られている.これに対する一方法として,GSAをグリッド環境上において実行することによる計算時間の短縮が有効であるとの考えに至った.現在,設計された超並列型GSAの利点を十分に活かしうる応用問題への適用を進めている.また,GAによる超並列な計算の研究意義を主張するにあたり,既存の広く知られた最適化手法であるシミュレーテッド・アニーリングやギブスサンプラーなどによる超並列計算の可能性を検討した.