2015 Fiscal Year Annual Research Report
メタヒューリスティクスの構造解析に基づく汎用設計論の構築とアルゴリズム設計
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25330291
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
安田 恵一郎 首都大学東京, 理工学研究科, 教授 (30220148)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
相吉 英太郎 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (90137985)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 最適化 / メタヒューリスティクス / 近接最適性原理 / 連続型最適化 / 離散型最適化 / アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．適応化のフレームワークの構築と適応型メタヒューリスティクスの開発
メタヒューリスティクスの適応能力に関する課題解決に資するため，「適応化のフレームワーク」の構築や，適応型メタヒューリスティクスの開発を行った。研究成果はのように要約できる。(1)メタヒューリスティクスの適応能力の向上を実現し得る「汎用的なフレームワーク」として，新たに適応化のフレームワークを提案・構築した。(2)提案した適応化のフレームワークに基づいて，Cuckoo Searchの適応化を実現する一方で，潜在的な素質としての適応能力を有する新たな手法を構築し，その適応化をも実現した。(3)構築した２つの適応型メタヒューリスティクスを典型的なベンチマーク問題に適用し，数値実験の詳細な評価・考察により，提案する適応化のフレームワークと構築した適応型メタヒューリスティクスの有用性を確認した。
２．問題構造の推定機構を有する組合せ最適化手法の開発
従来のメタヒューリスティクスに存在しない推定機構をも新たな構成要素とすることで，「問題構造の推定機構」を有するシステムとしてのメタヒューリスティクスを構築し，典型的なベンチマーク問題を用いた数値実験により，構築した手法の有用性を多角的に検証した。本研究の成果は次のように要約できる。(1)最適化手法が独自に具備する要素以外の新たな構成要素である「問題構造の推定機構」を有する，新たな「システムとしてのメタヒューリスティクス」を提案・構築した。(2)問題構造の特性に基づく新たな探索戦略として，①単純であるほど探索領域を狭める集中化を促進，②複雑であるほど探索領域を広げる多様化を促進，となるような探索戦略を有する探索機構を提案し，新たな組合せ最適化手法を構築した。(3)比較対象として代表的な手法であるTabu Searchを取り上げ，提案手法の性能を数値実験により詳細に検証・評価し，提案手法の有用性を明らかにした。
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