ハードウェア化のための多目的GAアーキテクチャの提案(バイオインフォマティックスの情報科学への応用)

概要

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多目的遺伝的アルゴリズム(Multi-Objective Genetic Algorithms,MOGA)は,多目的最適化問題を解くために単一目的遺伝的アルゴリズムを拡張した最適化手法である.MOGAでは複数の個体群の多様性を維持するための手法であるニッチ法やランク戦略がよく用いられるため,単一目的GAよりさらに計算量が大きくなる傾向がある.本論文では,多目的最適化問題を高速に解くことを目的とし,ハードウェア化のためのMOGAのアーキテクチャを提案する.提案方式では,世代交代モデルとしてハードウェア化に適したMinimal Generation Gapモデルを採用する.既存のニッチ法やランク戦略をパイプライン処理で実装することは困難なため,パイプライン処理に適した多様性を維持する手法を設計,採用した.また,解探索能力の向上のために,島モデル型GAの各島の目的関数を改変した並列GAモデルに即した並列実行方式を設計し,提案アーキテクチャに採用した.実験の結果,提案アーキテクチャによるMOGA回路はNSGA-IIより優れた探索能力を持つことを確認した.
社団法人情報処理学会の論文
2008-01-15