权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

超並列型遺伝的アルゴリズムの設計と実現

大规模并行遗传算法的设计与实现

基本信息

批准号：
16700226
负责人：
染谷博司
金额：
$ 2.3万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700226/
关键词：
進化型計算グリッド分散計算並列計算最適化

项目摘要

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.

In the last year, the research object of this research topic is to improve the GSA optimization problem for evolutionary computing in different environments. The GSA optimization problem is to explore the central proximity in space. The optimal solution is to explore the boundary of the space and the location of the problem. The problem is that the research representative has proposed to explore the initial conditions in the space. This study shows that the GSA's motion in the exploration space is analyzed and the GSA's exploration space is transformed. In one way, the calculation time increases when the method of conversion is used together. A method of calculating the time required for the GSA to be performed is proposed. Now, the design of super parallel type GSA is very active. In this paper, the significance of GA in super-parallel computation is proposed. The existing optimization methods are discussed.

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

マルコフ連鎖モンテカルロ法の分子計算による実現の一検討

利用分子计算实现马尔可夫链蒙特卡罗方法的研究

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
電気学会電子・情報・システム部門大会2005 講演論文集
影响因子：
0
作者：
Akira Date;Akira Date;伊達章;Akira Date;Akira Date;伊達章;伊達章;伊達章;伊達章;Akira Date;Akira Date;羽渕一代;野澤孝之;野澤孝之;染谷博司;染谷博司
通讯作者：
染谷博司

グリッド環境に適した遺伝的アルゴリズムによる最適化

使用适合网格环境的遗传算法进行优化

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
統計数理第52巻, 第2号
影响因子：
0
作者：
Akira Date;Akira Date;伊達章;Akira Date;Akira Date;伊達章;伊達章;伊達章;伊達章;Akira Date;Akira Date;羽渕一代;野澤孝之;野澤孝之;染谷博司;染谷博司;染谷博司
通讯作者：
染谷博司

A Robust Real-Coded Evolutionary Algorithm with Toroidal Search Space Conversion.

具有环形搜索空间转换的鲁棒实数编码进化算法。