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

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  • タシゲン ケイサン カンキョウカ デノ イデンテキ アルゴリズム ノ タメノ ローカル サーチ メカニズム オ ユウスル データベース ノ カイリョウ
  • An Improvement of Database with Local Search Mechanisms for Genetic Algorithms in Large-scale Computing Environments

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抄録

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．

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.

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