| 研究課題/領域番号 |
21K11775
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60020:数理情報学関連
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
重弘 裕二 大阪工業大学, 工学部, 教授 (40243175)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | 組合せ最適化 / 統計モデル / 集中化 / 多様化 / 近傍探索 / 組合せ最適化問題 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
組合せ最適化問題は設計、割り当て、スケジューリング等に現れる重要な問題であるが、最適解を求めることが不可能である場合も多い。本研究では超大規模な組合せ最適化問題に対し、効率的に良い解を探索することができる手法について考察する。具体的には、解を探索するための操作（近傍操作）を複数用意し、統計論的な観点から最善と考えられる操作を選択しながら解の探索を進める手法を構築し、計算機実験によりその手法の評価を行う。
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| 研究成果の概要 |
大規模な組合せ最適化問題に対して効率良く解を探索する手法を構築することが、本研究の目的である。ここで考えるような探索手法（メタヒューリスティックと呼ばれる）は、確率的に解を選びながら探索を進める。そこで、解の探索効率について数理的に考察を行うために、確率論、統計論的見地から探索効率向上のための調査を行った。次に、その結果に基づき探索手法を構築し、計算機実験による評価を行った。さらに、今後の研究の親展を見据え、統計論的に成立するはずの理論式の導出を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
設計、割り当て、スケジューリング等は、組合せ最適化問題に帰着できる場合も多く、大規模な実用上の問題に対しては、原理的に最適解を求めることができない場合も多い。そのような問題に対しては、遺伝的アルゴリズムに代表されるような「進化型計算」と呼ばれる手法が適用されることが多いが、良い解を得るためには非常に多くの計算量を必要とする。本研究で提案する手法では、大規模な問題に対して限られた計算量しか消費できない場合において、従来の手法よりも良い解を求めることができる。
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