Bayesian Optimization Algorithmの並列化に関する実験的検証(数値応用)
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概要
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BOA(Bayesian Optimization Algorithm)は,集団における優良個体群の分布推定に基づいて次世代の個体群を生成する手法であり,通常の遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms, GA)では解くことが困難な問題を効率よく解くことのできる手法として提案されている.しかし,分布推定にかかる計算コストが大きいため,BOAの並列化のための研究が行われている.既存の研究では,この並列BOAに対していくつかの実験を行っているが,並列プロセッサ台数などが少ないなど不十分であると考えられる.本稿では,この並列BOAの性能に関する実験的検証をより詳細に行っていく.また,並列BOAの計算コストを実験的に調査していく.
- 2004-03-01
著者
-
村尾 直哉
北海道大学工学研究科 システム情報工学専攻
-
赤間 清
北海道大学情報基盤センター
-
赤間 清
北海道大学情報基盤センター大規模計算システム研究部門
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赤間 清
北海道大学工学部情報工学科
-
赤間 清
北海道大学
-
棟朝 雅晴
北大 情報基盤セ
-
棟朝 雅晴
北海道大学情報基盤センター
-
棟朝 雅晴
北海道大学
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