2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Hierarchical Evolutionary Computation Method Solving Large-scale Nurse Scheduling Problem
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15K00356
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| Research Institution | Ube National College of Technology |
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Principal Investigator |
久保田 良輔 宇部工業高等専門学校, 制御情報工学科, 教授 (50432745)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀尾 恵一 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (70363413)
三澤 秀明 宇部工業高等専門学校, 電気工学科, 准教授 (40636099)
石川 秀大 大分工業高等専門学校, 情報工学科, 助教 (60780989)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 階層型遺伝的アルゴリズム / 花火アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，大規模なナース・スケジューリング問題を階層的最適化問題として定式化し、効果的に求解する進化的計算法を開発することである．
今年度は主に，昨年度までに開発した個体の変動を取り入れた階層型遺伝的アルゴリズムの連続空間における探索性能の有効性を検証するとともに，階層型遺伝的アルゴリズムと花火アルゴリズムを融合した探索アルゴリズムの開発に取り組んだ．具体的には，研究代表者と分担者らがこれまでに開発した階層型遺伝的アルゴリズムと個体変動を取り入れた遺伝的アルゴリズムを融合し，これに花火アルゴリズムの探索概念を導入した．ディジタル画像の雑音検出部におけるパラメータ調整に提案手法を適用し，従来手法と比較して，提案手法を用いることで探索の早期収束性能が向上することを確認することができた．
また，上記の提案手法を離散的な探索空間に適用するため，花火アルゴリズムの改良に取り組んだ．具体的には，連続空間における既存の最適化手法を離散空間に適用する際に用いられる手法を用いて，花火アルゴリズムで離散空間を探索するための手法の拡張を行った．拡張を行った結果，離散空間で探索を行う花火アルゴリズムを組み合わせ最適化問題に適用することで，従来の遺伝的アルゴリズムやバイナリ型粒子群最適化法と比較して，少ない世代数で最適解を発見することができることを確認することができた．
さらに，研究代表者らがこれまでに開発した階層型遺伝的アルゴリズムにおいても，近傍個体の投入指標に改良を加えることで，階層的な最適化問題においてその探索性能が改善されることを確認することができた．
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