アルゴリズムを速くするには?
How to accelerate algorithm efficiency?

概要

アルゴリズムとは、主に数学的問題の解を求めるために定式化された計算手順のことを指す。
シミュレーティッドアニーリングは様々な最適化問題の近似解を求めることができる非常に汎用性の高いアルゴリズムとして知られており、疑似温度という興味深い特性を有することから様々な改良法が研究されている。
一方でカオスダイナミクスを用いて様々な最適化アルゴリズムの性能を上げるという研究も存在する。その際、カオス特有の負の自己相関が有効にはたらいていると言われているが、解析的な証明は成されていない。本発表ではシミュレーティッドアニーリングにカオスを用いた変更を施し、改善された結果を観察することで、負の相関がなぜ有効であるのか、その理由を探る。

産業界への展開例・適用分野

コンピュータサイエンスの分野で応用が可能

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
原 裕介	数理工学専攻	物理統計学	修士1回生
梅野 健	数理工学専攻	物理統計学	教授

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