2004 Fiscal Year Annual Research Report
バイナリー2次計画問題に対する高速k‐opt局所探索法を用いた遺伝的局所探索法
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16700223
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| Research Institution | Nippon Bunri University |
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Principal Investigator |
河本 敬子 日本文理大学, 講師 (90370022)
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| Keywords | バイナリー2次計画問題 / 局所探索法 / k-opt局所探索法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的局所探索法 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は,組合せ最適化問題の一つであるバイナリー2次計画問題(BQP)を取り上げ,既発表のBQPに対する効率的なk-opt法(高速k-opt法)拡張版として,各問題例の性質を取り入れ,より最適なパラメータ設定を行う高速k-opt法を提案することと,BQPに対する高速k-opt法を用いた遺伝的局所探索法(GLS)の提案として,GLSの局所探索法(LS)部分に高速k-opt法を用い,遺伝的アルゴリズム(GA)の遺伝的操作(選択,交叉,突然変異)の考慮も含めた,BQPに対する強力なGLSを提案することである.
今年度は,BQPに対する高速k-opt法を用いたGLSを提案するために,BQPに対して知られているLSの中でも,最も有効なk-opt局所探索法(k-opt法)に焦点をあてた.BQPに対してk-opt法を用いたGLSを施行し,GAとの比較からGLSの効果の検討を行い,その結果を電子情報通信学会2005年総合大会において成果発表を行った.
具体的には,多くの研究者らによって用いられているBQPのベンチマーク問題に対して,GA,既存のk-opt法を組み込んだGLSを施行する実験を行った.実験結果から,GAにおいては既知の最良解を得ることができなかったが,GLSでは問題サイズが小さいもの程,既知の最良解を得る傾向があることを示した.また,最良解の平均の解質においては,問題サイズが大きくなるにしたがってGLSの有効性が明らかになることを示した.
以上の結果を基に,今後は既発表の高速k-opt法をGLSに組込み,BQPに対する強力なGLSの提案や,高速k-opt法の拡張版の提案を行う予定である.
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Research Products
(1 results)
