「進化計算」とは？

「より良い物をより安く購入したい」、「より早く目的地に到着したい」という最適化の考え方は身近なものです。この最適化の問題の解を求めることは多くの分野における大事なテーマですが、実際には解析的な手法で解を求めることができない問題が多くあります。

そのような問題においても実行可能な全ての場合を試すことができれば最適な解を求めることができます。しかし、大規模な問題では「京」コンピュータのようなスパコンを用いても、すべての場合の計算には膨大な時間が必要となるため、現実的な計算時間の中でより良い解を発見するための方法が必要とされています。

進化計算は、試行錯誤的な方法を用いて、そのような問題におけるより良い解を見つけることを目指した方法のひとつです。代表的なものに生物の進化の過程にヒントを得た 「遺伝的アルゴリズム」や生物集団の振る舞いにヒントを得た「粒子群最適化法」があり、このほかにも多様なアルゴリズムが提案されています。現在、これらのアルゴリズムの改良や実問題への応用が研究されています。

さらに、近年の計算機の性能の向上に応じて、より複雑かつより大規模な問題が扱えるようになったことから、「京」コンピュータが活躍する研究分野でも、進化計算の利用が期待されます。