| 研究課題/領域番号 |
08680384
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
狩野 均 筑波大学, 電子・情報工学系, 助教授 (40251045)
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| 研究分担者 |
西原 清一 筑波大学, 電子・情報工学系, 教授 (50026168)
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| 研究期間 (年度) |
1996 – 1997
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| 研究課題ステータス |
完了 (1997年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
1997年度: 300千円 (直接経費: 300千円)
1996年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
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| キーワード | 遺伝的アルゴリズム / 制的充足 / 知識 / 高所探索法 / 経路探索 / カ-ナビゲーション / 制約充足問題 / 局所探索法 |
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| 研究概要 |
遺伝的アルゴリズム(GA)を実用規模の問題に適用し場合、実用的な時間内に満足できる最適解を求めることが難しいという問題が指摘されている。研究代表者は、この原因はGAに対して、(a)問題領域の知識を取り入れる方法と、(b)局所探索手法とハイブリッド化する方法、が確立されていないためであると考えてこれらの検討を行った。
(a)に関しては、知識をウイルスと見立て、個体の集団とは別にウイルス集団を生成し、遺伝的操作として新たにウイルス感染を導入すること、(b)に関しては、通常のGAによって比較的良好な準最適解が得られた場合に、それに対して山登り法を適用し、満足できる最適解を求めるという方法を提案した。本手法を、ランダムに生成した制約充足問題に適用し、従来手法(反復山登り法、ブレークアウト法)より、探索速度ならびに解を発見できる割合の両面で優れていることを示した。本手法は、GA集団中の各個体にCPUを割り当て可能であり、並列度が極めて高いという特徴がある。
更に、この手法をカ-ナビゲーションのための経路探索問題に適用し、ランダムに生成した道路地図に対して、Dijkstra法ならびに通常のGAと詳細に比較した。この結果、本手法で求めた推奨経路は、移動距離は、厳密解法であるDijkstra法とほぼ同等であるが、快適性の面で大幅に優れていることが分かった。
上記の検討結果は、大規模な制約充足問題の一般解法としては独創的な方法であると考える。しかし、実用的な応用問題に適用して有効性を検証するためには次の問題が残されている。(1)実際のカ-ナビでは、運転中に渋滞が発生した場合、替わりの推奨経路を提示する機能が望まれている。(2)運転者の快適性・安全性に関する調査が十分とは言えない。(3)ランダムに発生させた道路地図を用いており、評価方法が確立されていない。
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