大規模最適化のためのグリッド向けGAの開発

GAは，多峰性の探索空間においても良好な解を発見することから有望な最適化手法として期待されています．しかし，GAは探索過程において膨大な数の解候補をサンプリングするため，１つの解候補の評価コストが高くなると，現実的な時間内に最適化計算が終わらないという問題が生じます．一方，グリッドは，地理的に分散した複数の拠点の計算資源をインターネット越しに接続することにより，膨大な計算資源を利用可能にする次世代大規模並列計算環境として注目されています．

小野研究室では，世代交代モデルMGGをグリッド上で並列化したグリッド向けMGGシステムを提案しました．グリッド向けMGGシステムを，NMR蛋白質立体構造決定解析に適用したところ，1CPUでは約200日かかかる計算を，5拠点1,196CPUのグリッド計算環境を利用することにより約2時間40分で正常終了することに成功しました．

現在，一般のGAの利用者でも簡単に利用できるようなグリッド向けGAフレームワークの開発を行っています．