• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2013 Fiscal Year Research-status Report

超大規模な配置決定問題に対する革新的アルゴリズムの開発

Research Project

Project/Area Number 25330281
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Research InstitutionUtsunomiya University

Principal Investigator

外山 史  宇都宮大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60323317)

Project Period (FY) 2013-04-01 – 2016-03-31
Keywordsメタ戦略 / 最適配置
Research Abstract

本研究の目的は、超大規模な配置決定問題に対する革新的なアルゴリズムの開発である。本年度は、まず、超大規模な2次割当問題に対するアルゴリズムの開発を行った。2次割当問題は、配置決定問題における代表的な組合せ最適化問題の一つであり、施設配置問題やVLSIのセル配置問題など、応用範囲の広い問題として知られている。これまでに数多くの手法が提案されているが、本研究で対象としているような超大規模な問題に対する検討はほとんど行われていない。本研究室では、これまでに、超大規模な2次割当問題に対するアルゴリズムを開発しており、その有効性を示している。しかし、現在解と近傍解の評価値の差のリストである差分リストを作成する際に時間がかかってしまうという問題点があった。そこで本研究では、この差分リストを作成する時間を削減するためのアルゴリズムを導入することにより、更なる解探索の効率化を実現することができた。
また、超大規模な最大多様性問題に対するアルゴリズムの開発も行った。最大多様性問題は、与えられたn個の要素からm個の要素を選ぶとき、できるだけ多様性を有するように要素を選定する問題であり、マーケット計画やポートフェリオ選択など応用範囲の広い問題として知られている。本研究では、これまでに実験例のない超大規模な問題に対する新しい反復タブー探索法(ITS)を提案した。提案手法のITSでは、Tabu Searchで探索した局所解を利用して新たな解を生成することにより、超大規模な問題に対して効率よく探索を行うことができる。実験では、従来用いられているITSとの比較を行い、提案手法の有効性を示した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

超大規模な配置決定問題として、2次割当問題に対するアルゴリズムを開発・改良し、従来手法との比較により、超大規模な問題における有効性を示すことができたため。

Strategy for Future Research Activity

今後の研究として、まず、現在開発しているアルゴリズムの改良が挙げられる。これまでにも、改良を行ってきたが、まだ、初期値の生成方法や、差分リストの作成方法に改良の余地があり、これらを改良することによりさらなる探索の効率化が期待できる。また、解探索の履歴を調べることで、なぜ本手法が効率よく働いているかについても検討する必要がある。以上の検討を行い、さらに性能の良いアルゴリズムを実現する。
また、他の超大規模な組み合わせ最適化問題へ提案手法を適用することについても、今後の研究課題として挙げられる。

Expenditure Plans for the Next FY Research Funding

アルゴリズムの開発までは予定通り行うことができたが、比較検討を行い、研究成果をまとめるのに遅れが生じたため、研究成果発表のための旅費の一部が残額として生じた。
研究成果発表のための旅費の一部に使用する予定である。

  • Research Products

    (2 results)

All 2014

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (1 results)

  • [Journal Article] De Novo Short Read Assembly Algorithm with Low Memory Usage2014

    • Author(s)
      Yuki Endo, Fubito Toyama, Chikafumi Chiba, Hiroshi Mori and Kenji Shoji
    • Journal Title

      Proceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms

      Volume: 1 Pages: 215-220

    • DOI

      10.5220/0004881002150220

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 大規模な最大多様性問題に対する反復タブー探索法2014

    • Author(s)
      鈴木浩史,外山史,森博志,東海林健二
    • Organizer
      第6回進化計算学会研究会
    • Place of Presentation
      東京
    • Year and Date
      20140306-20140307

URL: 

Published: 2015-05-28  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi