2022 Fiscal Year Research-status Report
可変深度探索に基づく高性能メタ戦略アルゴリズムの開発
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19K12166
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
片山 謙吾 岡山理科大学, 工学部, 教授 (80309541)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | グラフ彩色問題 / 最大クリーク問題 / フローショップスケジューリング問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、組合せ最適化問題に対して良好な近似解を実用時間内に効率的に算出する近似解法、特にメタ戦略アルゴリズムの高性能化を目指している。近年におけるこの種のアルゴリズム研究は、多くのパラメータ設定を余儀なくされるなど、アルゴリズム自体が複雑化する傾向にあることから、パラメータ設定をできるだけ少なくした、よりシンプルなメタ戦略にもとづく近似解法の開発を基本とする。また、メタ戦略は、解構築法と解改善法の処理を中心として設計されることから、これらの解法の性能が、メタ戦略自体の効率性や探索性能に直結する。
従来、可変深度探索のアイデアに基づく局所探索法は、反復局所探索などの代表的なメタ戦略アルゴリズムの枠組みへの導入を通して、高い探索性能を発揮することが知られている。他の組合せ最適化問題においては、一部の問題に対して可変深度探索法の有効性が示されているものの、それを導入したメタ戦略の探索性能は十分に明らかになっていない。
これまでに我々は、代表的な組合せ最適化問題である最大クリーク問題などに対して、可変深度探索にもとづく局所探索法を開発し、反復局所探索法などへ導入したメタ戦略アルゴリズムの開発を進めてきた。近年、対象とする問題サイズは大規模化する傾向にあることから、本研究では、大規模なグラフを対象とした最大クリーク問題に対して、関連するグラフ彩色問題におけるアイデアを導入した可変深度探索にもとづくマルチスタート局所探索法を示し、効率的な探索を実現した。さらに、生産スケジューリングにおいて基礎となるフローショップスケジューリング問題を対象として、解構築法の改良を行い、より良好な解を算出可能であることを示した。
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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
代表的な組合せ最適化問題である最大クリーク問題に対して、関連するグラフ彩色問題におけるアイデアを導入した可変深度探索にもとづくマルチスタート局所探索法を示し効率的に探索できることを示した。またフローショップスケジューリング問題に対して、解構築法の改良を行い、その有効性を示した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで進めてきた、大規模な最大クリーク問題に対する探索の改良処理や、グラフ彩色問題に対するアルゴリズムの高速化処理、様々な改善指標にもとづく効率的な可変深度探索ベースの局所探索アルゴリズムおよび有効な摂動処理を導入したハイパーヒューリスティックスにもとづくメタ戦略アルゴリズムを設計・評価し、その有効性を示す。また、フローショップスケジューリング問題に対する反復局所探索にもとづくメタ戦略アルゴリズムを設計し、ベンチマーク問題例や従来法との比較を通して、提案法の探索性能を明らかにする。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染拡大の影響から、会議等への交通旅費の支出変更が生じた。次年度にて経費として使用予定である。
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Research Products
(5 results)
