| 研究概要 |
本研究課題の主たる目的は,遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm;以下GAという)を種々の組合せ最適化問題に適用して,GAのもつ問題解決能力を解明することにあった。具体的な成果としては,チャネル配線問題,モジュール配置問題およびグラフの最大独立集合問題をGAを用いて解いた場合の各種の実験結果が得られた。これらの結果を総合して結論を一言で述べるなら,GAのもつ問題解決能力は比較的高いということになろう。
GAを組合せ最適化問題に適用するときのキ-ポイントは,いかにうまく問題の解を染色体として符号化するかということである。我々は,染色体を順列で表現し,その順列を元の問題の解に復号化するときには何らかの貪欲法を用いるという,いわゆる"permutation encoding and greedy decoding"という考え方を採用した。この方法を用いることで,異なる染色体の個数が増えることになり,問題によっては探索空間が表面上は増えることになる。しかしながら,復号化するときに用いる貪欲法を工夫することによって,実質的な探索空間を元の問題の可能領域に限定することができることが多い。このことは,特にグラフの最大独立集合問題に適用した場合に顕著に現れている。
今後は,順列による符号化法によって実質的に効率よく探索できていることを定量的に示すことが可能であるような理論的な解析が必要であると思われる。
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