@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00029237,
 author = {中田, 秀基 and 中島, 直敏 and 小野, 功 and 松岡, 聡 and 関口, 智嗣 and 小野, 典彦 and 楯真一 and Hidemoto, Nakada and Naotoshi, Nakajima and Isao, Ono and Satoshi, Matsuoka and Satoshi, Sekiguchi and Norihiko, Ono and Shin, IchTate},
 issue = {29(2002-HPC-093)},
 month = {Mar},
 note = {Javaはグリッド上でのプログラミング言語として、1)クラスファイルのポータビリティによりアーキテクチャヘテロな環境への対応が容易、2)マルチスレッドによるレイテンシの隠蔽が期待できる、などの点で有望である。また、遺伝的アルゴリズムは実問題に応用範囲が広く、並列化や実行粒度の調節が容易なことから、グリッド上のアプリケーションとして適していると考えられる。われわれはこれらの点に着目し、Javaによる遺伝的アルゴリズム実行支援環境jPop-GAの開発をすすめている。しかし、グリッド上で遺伝的アルゴリズムの効率的な実行を可能にする並列化方式については指針を欠いていた。本稿では、遺伝的アルゴリズムのグリッド上での並列化に関する指針を得るべく、実アプリケーションである遺伝的アルゴリズムによる核磁気共鳴分光法による蛋白質構造解析をJavaで実装し、これをJava向けグリッド実行環境Jojo を用い、2つの並列化指針に基づいて並列化した。さらにそれぞれの実装に対して問題サイズを変えて評価を行い並列化手法に関する指針を得た。, Java language is suitable for Grid environment due to its 1) portability among heterogeneous architechtures, 2) integrated multi-thread capability that can effectively hide latency. Genetic Algorithm (GA) is a good candidate as an application area for the Grid, because its affinity for parallel execution. From these viewpoints, we are developping a Java-based programming framework for GA called jPoP-GA. However, we did not have concrete knowledge on effective parallel implementation method for GA. In this paper, we implemneted a real GA application on top of Java-based Grid programming environment Jojo in several parallelization methods. As an application, we deployed protein 3-dimensional structure optmization using NMR spectroscopy. We performed several experiments on a Grid environment and obtained knowledge on parallelization of GA applications.},
 title = {グリッド向け実行環境Jojoを用いた遺伝的アルゴリズムによる蛋白質構造決定},
 year = {2003}
}