ウエットＧＡの生物学実験データの分析に基づく高度並列型進化計算の実現
【研究分野】ソフトコンピューティング
【研究キーワード】
ウェットGA / 超並列進化計算 / WetTDGA / 分子進化 / NK地形 / 疑似適応度 / パラメータ最適化 / 細胞シミュレーション / パラメーター最適化 / タンパク質工学 / tyrRS / ウェッジGA / 進化計算 / たんぱく質工学 / 最適化 / 高度並列GA / TyrRS
【研究成果の概要】
生命にアイデアを得た進化計算の応用を通じて培われた探索戦略を、分子上に実装したウェットGA を提案し、タンパク質工学に応用してきた。本研究はこれらの成果を踏まえ、スパイラルの次の段階として計算モデルを洗練化し、実装を試みた。予想したほど並列計算の効率が上がらないという困難が観察された。集団サイズと、最適解を発見するまでの世代数とのトレードオフについて、巡回セールスマン問題と関数最適化問題を用いて、より詳細に調べた。解くべき最適化問題が簡単すぎると、並列度は無駄になることがわかった。
【研究代表者】
【研究連携者】 |
| 坂本 健作 | 独立行政法人理化学研究所 | 生命機能科学研究センター・非天然アミノ酸技術研究チーム | チームリーダー | (Kakenデータベース) |
| 染谷 博司 | 東海大学 | 情報理工学部 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
| 小宮 健 | 東京工業大学 | 情報理工学院 | 助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【配分額】16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)