講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-07-01 11:25
二次割当問題のカオスハイブリッド解法とその並列実装 ○金丸恵輔・安田裕之・長谷川幹雄(東京理科大) NLP2014-30 |
抄録 |
(和) |
カオスを用いた組合せ最適化手法の有効性が示されている.本稿では,GA を用いた大域的探索とカオス近傍探索法を組み合わせた解法を並列実装し,アルゴリズムの効率的な実行を試みる.このアルゴリズムの基盤となっているGA とタブーサーチを組み合わせたGenetic Hybrid 法は,2次割当問題の複数のベンチマーク問題の既知最適解を発見した手法であり,これをカオスタブーサーチに拡張することで性能が向上することが従来研究で示されている.GA で発見した大域的に分布する多数の良解を保持しながら,各々の解の近傍を詳しくカオスサーチで探索する.シリアルな実行では,一つ一つの良解を順番にカオスサーチで改善するが,このカオスサーチによる改善は複数同時に実行することが可能であり,並列処理によって大幅に実行時間を短縮できる.GPU に実装して性能を評価し,探索実行時間当たりの解探索回数が大幅に増加し,良い解を探索可能であることを示す. |
(英) |
Effectiveness of chaotic dynamics for combinatorial optimization has been shown by many previous researches. In this paper, we implement a chaotic hybrids method, which combines a chaotic local search method and a global search using the GA, on a parallel processor to execute the optimization algorithm efficiently. This optimization algorithm is based on the genetic hybrid algorithms that combines the GA and the robust taboo search. The genetic hybrid algorithm has very high performance and has discovered the best known solutions of many benchmark quadratic assignment problems. The performance of this algorithm can be improved by extending it to the chaotic taboo search. Good solutions distributed globally searched by the GA can be improved by the neighboring area search of the chaos taboo search. On serial processing, each good solution found by the GA is
improved one by one, by the chaotic search. On the other hand, those solution improvements can be executed simultaneously in parallel, and it is possible to reduce the execution time significantly. We implement the chaotic hybrid algorithm on a GPU, and show the performance of the algorithm can be improved by the parallel processing. |
キーワード |
(和) |
カオス / ニューラルネットワーク / タブーサーチ / カオスサーチ / 二次割当問題 / 並列処理 / GPU / |
(英) |
Chaos / Neural networks / Taboo search / Chaos search / Quadratic assignment problem / Parallel computing / GPU / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 113, NLP2014-30, pp. 53-58, 2014年6月. |
資料番号 |
NLP2014-30 |
発行日 |
2014-06-23 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLP2014-30 |
研究会情報 |
研究会 |
NLP |
開催期間 |
2014-06-30 - 2014-07-01 |
開催地(和) |
東北大学 片平キャンパス |
開催地(英) |
Tohoku Univ. |
テーマ(和) |
一般 |
テーマ(英) |
Nonlinear Problems, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NLP |
会議コード |
2014-06-NLP |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
二次割当問題のカオスハイブリッド解法とその並列実装 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Implementation of Parallel Processing of Chaos Hybrid Optimization for Quadratic Assignment Problem |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
カオス / Chaos |
キーワード(2)(和/英) |
ニューラルネットワーク / Neural networks |
キーワード(3)(和/英) |
タブーサーチ / Taboo search |
キーワード(4)(和/英) |
カオスサーチ / Chaos search |
キーワード(5)(和/英) |
二次割当問題 / Quadratic assignment problem |
キーワード(6)(和/英) |
並列処理 / Parallel computing |
キーワード(7)(和/英) |
GPU / GPU |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
金丸 恵輔 / Keisuke Kanamaru / カナマル ケイスケ |
第1著者 所属(和/英) |
東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
安田 裕之 / Hiroyuki Yasuda / ヤスダ ヒロユキ |
第2著者 所属(和/英) |
東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ |
第3著者 所属(和/英) |
東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2014-07-01 11:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NLP |
資料番号 |
NLP2014-30 |
巻番号(vol) |
vol.114 |
号番号(no) |
no.113 |
ページ範囲 |
pp.53-58 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2014-06-23 (NLP) |