| 研究概要 |
この研究の目的は,NP困難性に代表されるような,その解決がきわめて困難であるさまざまな組合せ最適化問題に対して,メタ・ヒューリスティックスに基づく実用性の高い汎用アルゴリズムを開発することにある.この目的を達成するため,局所探索,タブー探索などを中心に,この種のアルゴリズムの一般的な性質の解明を試み,その成果を利用しつつ,いくつかの代表的な問題に対するアルゴリズムの実装を行っていく予定である.
今年度は、研究の初年度であるので、局所探索を中心に、一般的な特性の理論的および実験的解明に中心を置き、MAX-SAT(最大充足可能性問題)およびGAP(一般化割当問題)などを具体的な対象に研究を進めた。その結果、探索に用いる近傍のサイズと局所最適解の質のトレードオフ関係が明確になるなど、有用な知見が得られた。
また、汎用性の高い問題解決エンジンを構築するためのプラットフォームとして、本研究ではCSP(制約充足問題),RCPSP(資源制約スケジューリング問題),GAP(一般化割当問題)を採用しており、すでに実装の作業を始めている。これらの解法としては,メタ・ヒューリスティックスの諸法の中でも,タブー探索に着目し、一部はすでに計算実験を始め、良好な結果を得ている.
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