2009 Fiscal Year Annual Research Report
遺伝的プログラミングを用いたヒューリスティックの機械学習
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20700131
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
福永 ALEX Tokyo Institute of Technology, グローバルエッジ研究院, テニュア・トラック助教 (90452002)
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| Keywords | 人工知能 / 進化計算 / 探索 |
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| Research Abstract |
本研究はナップサック問題のような組合せ最適化問題、及びSAT等の制約充足問題を対象とする。これらの問題には、複数のロボットやエージェントへのタスク割り当てや、従来より幅広く研究されているロジスティックス・スケジューリング問題などの、多くの応用があるが、これらの問題に対するアルゴリズムを開発するのは困難である。本研究は進化計算手法を用いて組合せ最適化問題および制約充足問題に対するヒューリスティック手法を自動的に検出する機械学習システムの作成を目的としている。
本年度は昨年度から開発している並列遺伝的アルゴリズムを用いてSATソルバーを自動作成するシステムを改良して、若干の性能の向上を得た。又、同システムをべースに、複数ナップサック問題に対する分枝限定法における枝選択ヒューリスティックを自動作成するシステムの開発を始めた。更に、複数ナップサック問題の一種の仮想マシン再配置問題(VMRP : Virtual Machine Reallocation Problem)に取り込んだ。近年、企業のデータセンターでは仮想マシン技術を用いた「サーバ統合」がによる保守・運用費用の圧縮に努めている。サーバー統合により統合された仮想サーバを、負荷の変動に対応する為に再配置する際行われる仮想マシンの新たな割り当ての計算がVMRPである。VMRPに対する新たな分枝限定法を開発し、従来の手法に比べて数十倍以上早く最適解を得られる事を示した。
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