自動チューニング(AT)におけるソフトウェアの性能を決定する性能パラメタの最適組合せ探索に関する研究である．今般，ロボット制御分野における機械学習プログラムのハイパーパラメタ選択に適用する．機械学習では，膨大な学習時間を要し，さらに大量に扱うデータにより結果が一意に定まらない．これらの課題に対し，(1)並列化により，ハイパーパラメタ探索時間を大幅に削減，(2)機械学習で生じる揺らぎを評価し，推定結果の安定性を確保することを目標とする．