[G2] Hyperparameter Optimization with Optuna

[Da-P-AIP]

Phase

G2

Task Type

新機能開発

Priority

High

Task Breakdown

• Optuna統合システム実装
  • code/optimization/optimizer.py - Optuna wrapper
  • 目的関数定義 (information_conductivity maximization)
  • パラメータ空間設計 (interaction_strength, grid_size, iterations)
• 最適化実験スクリプト作成
  • optimize_parameters.py - CLI for optimization
  • Multi-objective optimization (conductivity vs computational cost)
  • Pruning strategies implementation
• 結果可視化・分析
  • Optimization history plots
  • Parameter importance analysis
  • Pareto frontier visualization
• Issue #2準拠データ出力
  • results/optuna_runXXX/ directory structure
  • Study database export (SQLite/PostgreSQL)
  • Best parameters JSON export

目標・期待される成果

• 情報伝導度を最大化するパラメータの自動発見
• 計算コストと性能のトレードオフ分析
• G3フェーズ以降の研究加速
• 機械学習による研究効率向上

必要なリソース・参考資料

• Optuna公式ドキュメント & チュートリアル
• ベイズ最適化理論 (Gaussian Process, Tree-structured Parzen Estimator)
• 多目的最適化手法 (NSGA-II, MOEA/D)
• 科学計算での最適化ベストプラクティス

見積もり時間

7日

締切

2025-09-15

依存関係

• G1フェーズ完了 (Issues [G1] CA-2D minimal implementation #1-[G1]: LaTeXスケルトン / Overleaf #5)
• run_experiments.py の安定動作
• CA-2D core implementation

Additional Notes

• Optuna Study を永続化し、中断・再開可能な設計
• TPE (Tree-structured Parzen Estimator) とGaussian Process の比較
• 大規模最適化に備えたmultiprocessing対応
• G2後期にGPU acceleration (Issue [G2] GPU/Parallel Acceleration Backend #12) と統合予定
• 最適化結果をLaTeX論文 (Issue [G1]: LaTeXスケルトン / Overleaf #5) のFigure 4として活用