WEKO3
アイテム
多資源計算環境下での遺伝的アルゴリズムのためのローカルサーチメカニズムを有するデータベースの改良
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17132
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17132415ff1e9-affa-4fa6-b751-b1ff9479a6cb
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Trans(1) | |||||||
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公開日 | 2007-02-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 多資源計算環境下での遺伝的アルゴリズムのためのローカルサーチメカニズムを有するデータベースの改良 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | An Improvement of Database with Local Search Mechanisms for Genetic Algorithms in Large-scale Computing Environments | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | シンポジウム特集論文 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
資源タイプ | journal article | |||||||
著者所属 | ||||||||
同志社大学大学院,日本学術振興会特別研究員 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
同志社大学工学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
同志社大学工学部 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Doshisha University,JSPS Research Fellow | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Engineering, Doshisha University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Engineering, Doshisha University | ||||||||
著者名 |
花田, 良子
× 花田, 良子
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著者名(英) |
Yoshiko, Hanada
× Yoshiko, Hanada
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | GA は並列環境に適しているといわれているが,多資源計算環境にGA を適用した際には,膨大な計算環境での探索性能のスケーラビリティを考慮し,かつ限定された計算コストの中でも探索能力が保持できるメカニズムが必要となる.本研究のアプローチはスケーラビリティを「計算コストおよび資源の増加に対する既探索領域の増加」と定義し,既探索領域データベース,およびローカルサーチを導入することによって,スケーラビリティを保証することである.前回提案したスキーマに基づく個体データベースでは,ローカルサーチで適用ごとに必要とする評価計算回数が指数的に増大するといった問題があった.本論文では,その問題点を解決した新たなデータベースおよびローカルサーチを提案する.提案するデータベースでは,解空間を2 次元表現にマッピングし,既探索個体を2 次元平面上で表現する.また,既探索領域拡大のローカルサーチはその平面上で行うことで,適用ごとの計算量の増加の問題点を解決する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | It is convinced that GAs are the suitable model for parallel environment. However, mechanisms to use massive computation resources laconically and to search effectively are necessary if large-scale computer systems are available. In our approach, we define the scalability as increases in search regions against the increase in computing resources or costs. Our target is to guarantee the scalability by applying GA-specific database with the local search mechanism. In our previous work, there was the drawback that computing costs increased exponentially in accordance with generations. In this study, we introduce new database and local search based on our previous work. Our database used the mapping method that represents whole search space as a two-dimensional plane. Searched individuals are expressed on this plane. By applying the local search on the plane, the drawback of increases in computing costs can be solved. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11464803 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) 巻 48, 号 SIG2(TOM16), p. 28-39, 発行日 2007-02-15 |
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ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 1882-7780 | |||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |