| 研究概要 |
本研究は,VLSIの配置配線問題のように解の品質と求解の高速性が要求される問題に対応するために,評価関数曲面の構造に基づいて解の探索過程を自律的・適応的に調整する適応学習型最適化法の開発を行った。本年度は具体的には,以下の2点について研究を行った。
1.基礎的研究
遺伝的アルゴリズムに評価関数曲面の特徴に関する情報を遺伝情報として蓄積する機能を加えることにより,問題の性質に応じて探索過程を適応的に最適化する適応学習型最適化法を構築した。具体的には,VLSIの配置問題における解空間の構造にみられる自己相似性を遺伝子情報として利用することを考えた。
2.アルゴリズムの開発
開発手法を実現するアルゴリズムを構築した。特に,評価関数の構造を効率的に遺伝子にコード化する方法,および蓄積された情報の有用性に応じて必要な情報を適応的に取捨選択するための交叉法を検討した。
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