2015 Fiscal Year Research-status Report
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15K12460
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
柳浦 睦憲 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (10263120)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 組合せ最適化 / ロバスト最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
技術革新に伴い，大量の情報資源を有効に利用する必要性が高まってきた．この目的において重要な課題の多くが組合せ最適化問題として定式化できるが，応用上重要な問題は大規模化・複雑化してきている．しかしNP困難性に代表されるように，多くの組合せ最適化問題に対し，問題規模が大きい場合，厳密な最適解を得ることが極めて困難であることが知られている．このような問題を現実的に解決する方法として様々な最適化手法が提案されてきている．厳密な最適解を求める手法である分枝限定法や動的計画法，最適性の保証はないが良質の解を効率良く求めようとする発見的解法などである．最適化手法のほとんどは，入力データが既知のものであるという前提のもとにアルゴリズムが設計されている．しかし，多くの現実問題において入力データには曖昧さや不確定要素が内在している．たとえば，渋滞予測に基づいて平均所要時間最短のルートを選んでも最も早く着くとは限らない．このような例では，到着後には渋滞情報が過去の情報として確定しており，それ基づいて選んだルートの善し悪しが判断できる．したがって「計画段階で別のルートを選んでいればもっと早く着いたのに」と後悔することのないような計画が望まれる．そこで，このような入力データの変動に大きく影響されないようなロバストな解，すなわち変動の組合せによって生じ得るどんな場合に対しても後悔の度合いが小さい解を得るようなアルゴリズムの開発が望まれている．また，開発したアルゴリズムが有用であるためには，大規模なデータに適用できることが望ましい．このような問題を解決するためのアルゴリズム設計の方法論の確立と，効率的なアルゴリズムの開発を研究目的として研究を進めた．本年度は基本的克つ代表的な組合せ最適化問題である一般化割当問題を取り上げ，一定の成果を得た．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
検討中の手法が有効であることを確認し，アルゴリズム設計の方法論を確立するために，本年度は，基礎的でありつつ一般的な構造を持つ代表的な組合せ最適化問題である一般化割当問題に対するロバスト最適化の手法の開発を進めた．一般化割当問題は，いくつかの仕事とエージェントが与えられたとき，各エージェントの資源制約を守るように各仕事を丁度ひとつのエージェントに割り当てるときの総割当コストを最小化するという問題である．代表的なNP困難問題のひとつであり，割当という基本的な構造を有しているため，応用も多い．探索をスタートする際の制約集合と目的関数値の関係について解析し，上下界を得ることができた．また，発見的解法をいくつか考案し，そのうちのひとつに対する近似精度保証に関する成果を改善することに成功した．さらに，この問題に対する分枝限定法やシナリオ固定法の考え方に基づく発見的解法に関して実験的解析を進めた．理論的解析についても実験的解析についても概ね順調に成果が得られたと考えている．また，他の代表的な組合せ最適化問題についても，ロバスト最適化への拡張を目指して，基礎的な問題構造の検討を行っており，詰込み型の問題に対して一定の成果を得ている．ロバスト最適化への拡張については今後の課題であるが，基礎技術の開発と解析に関しては概ね順調に進展していると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
一般化割当問題のロバスト最適化問題に対する理論的性質の解明および厳密解法の開発はある程度進んだので，今後はこの問題を解くための最適化手法として，発見的解法を対象として研究を進める．数理計画手法を利用した発見的解法についてもある程度検討はできているものの，反復改善型の解法についてはまだ検討があまり進んでいない．近似解の精度に関する理論的性質についても，解析結果の改善とtight exampleの構築等についてさらに検討を進めたい．分枝限定法やBenders'分解法に基づく厳密解法については一定の成果は得られているものの，さらなる性能改善を進めたいと考えている．また，メタ戦略に基づくアルゴリズムの検討も進めたい．そのようなアルゴリズムにより，分枝限定法よりも大規模な問題例に適用でき，より実用的なものが設計できると考えている．また，そのようなアルゴリズムの評価には，分枝限定法の計算過程で得られる上界あるいは下界の情報を利用する予定である．さらに，このタイプのロバスト最適化の手法をより一般的なものにするため，多次元ナップサック問題やスケジューリング問題のように，応用上重要な他の問題にも研究対象を広げていきたいと考えている．
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| Causes of Carryover |
平成27年度に一般化割当問題に対するロバスト最適化に関する理論的解析を進めてその解析結果に基づいて最適化手法を開発し，その結果を国際会議で発表する予定であったが，検証実験の結果，当初の想定よりも計算量が大きくなってしまうことが判明した．そこで，計画を変更して解法の設計指針を見直し，計算量が小さいことが予想される解法への修正を行うこととしたため，未使用額が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
このため，修正版の解法の設計および解析と国際会議等での成果発表を次年度に行うこととし，未使用額はその経費に充てることとしたい．具体的には，情報収集や成果発表のための国内出張旅費や，国際シンポジウムなどでの成果報告のための費用を予定している．
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Research Products
(3 results)
