平成222010)年度 一般研究1実施報告書

 

課題番号

22−共研−1007

分野分類

統計数理研究所内分野分類

b

主要研究分野分類

3

研究課題名

超並列型遺伝的アルゴリズムの分子実現とその応用

フリガナ

代表者氏名

ソメヤ ヒロシ

染谷 博司

ローマ字

SOMEYA HIROSHI

所属機関

統計数理研究所

所属部局

モデリング研究系

職  名

助教

 

 

研究目的と成果(経過)の概要

研究目的
近年,分子生物学的実験手法によりDNA分子を記憶媒体とした最適化等の計算を行う「分子計算」が注目されている.分子計算の特徴のひとつはmolオーダーの超並列性にある.本研究では,この超並列性を活用した超並列型遺伝的アルゴリズムの実現可能性を調査し,その分子実現を試みる.また,応用例として,タンパク質工学への応用に取り組む.

成果(経過)の概要
本年度は主に,進化過程の理解に必要となる時系列解析手法について検討し議論した.また,その実現に向けた基礎研究として,多次元実数値空間における確率分布の時系列モデルの構築とその解析に取り組み実数値型進化計算に適用し知見を得た.

 

当該研究に関する情報源(論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等)

(1) 遺伝的アルゴリズムの分子実装による新規タンパク質の創製
染谷 博司, 坂本 健作, 山村 雅幸
電気学会 電子・情報・システム部門大会 講演論文集, pp.756--758 (OS4-1), 熊本, 2010年9月.

(2) Theoretical Analysis of Phenotypic Diversity in Real-valued Evolutionary Algorithms with More-than-one-element Replacement
Hiroshi Someya, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, in press.

Abstract: This paper investigates the evolutionary dynamics of steady-state real-valued evolutionary algorithms (RVEAs) with more-than-one-element replacement theoretically, whereas most theoretical studies of RVEAs have considered single- or all-element replacement. The subject RVEAs are of interest because they appear in various fashions, such as real-coded genetic algorithms (RCGAs) and island RVEAs. The analysis is conducted to deepen the understanding of how RVEA components and their parameters influence the phenotypic diversity in the parental pool. Firstly, the diversity evolution is modeled mathematically and then a constraint of diversity control is derived from this model. The control method is demonstrated and the accuracy of the theoretical predictions is evaluated through experiments. The shortest convergence time is estimated. The analysis requires few assumptions about either the variation operators or selection schemes, and therefore is applicable to various RVEAs. As such an application in RCGAs, the influence on the diversity evolution of offspring-population size, parental-pool size, crossover-operator parameter and selection-pressure parameters of two selection mechanisms is quantified. The computational efficiency, search stability and selection-pressure controllability are then evaluated. The analysis results are discussed from a practical point of view in parameter settings for preventing premature convergence.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。


 

研究参加者一覧

氏名

所属機関

坂本 健作

理化学研究所

山村 雅幸

東京工業大学