[4K1-GS-1] 基礎・理論：アルゴリズム

[4K1-GS-1-03] 血小板による止血機構を模倣した複数集団型最適化手法

〇野城 滉司¹、長谷部 浩二¹ (1. 筑波大学)

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キーワード：最適化、メタヒューリスティクス、群知能

血小板による止血（一次止血）は，血小板が傷害部位に粘着することから始まり，周囲の血小板の活性化，活性化血小板の凝集によって血栓を形成する．活性化血小板が放出する物質などにより活性化は制御され，活性化血小板の数は速やかに増加するとともに，不要な活性化は抑制される．本研究では，以上のような血小板の凝集と活性化の制御を模倣した複数集団型最適化手法を提案する．提案手法において, 探索を行う個体を血小板とみなす．各個体は非活性化または活性化という状態を持ち，それに応じて前者は大域的に，後者は局所的に最適解を探索するように移動を行う．このとき，個体の活性化状態を動的に制御することで，探索の効率を高める．個体の移動には粒子群最適化（PSO）や差分進化（DE）などの従来手法を用い，活性化状態ごとにそれぞれ利用する手法を選択できる．本研究では，個体の移動にPSOまたはDEを用いた4通りのアルゴリズムで実験を行い，標準的なPSO，DEと比較した．その結果，個体の移動手法の組み合わせによっては，提案手法が標準的な手法よりも早く真の最適解に収束することが示された．