| 研究分担者 |
堀山 貴史 京都大学, 情報学研究科, 助手 (60314530)
野々部 宏司 京都大学, 情報学研究科, 助手 (40324678)
柳浦 睦憲 京都大学, 情報学研究科, 講師 (10263120)
阿瀬 始 JFEエンジニアリング株式会社, 総合エンジニアリング事業部・制御技術部, 統括スタッフ(研究職)
HAJIME Ase JFE Engineering Corporation, General Engineering Division, Research Manager
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| 研究概要 |
情報化とネットワーク化の進む現代社会では、解決すべき問題はますます大規模かつ複雑化している。これらの問題はさまざまな形態をとって現れるが、数学的にモデル化すると、本質的には最適化問題、それも組合せ的性質を持つ最適化問題がその核となっている場合が多い。本研究の目的は、このような組合せ最適化問題の形に記述されるものを対象とした汎用問題解決エンジンを構築することである。本アプローチの基本的な考え方は、まず、できるだけ広い対象をカバーするように標準問題を選び、それらに対して、効率が高く頑健性と汎用性に富む近似アルゴリズムを開発するというものである。アルゴリズムはすべてメタヒューリスティスの枠組に従っている。これらの中には、すでに企業において生産管理システムなどに組み込まれ定常的に利用されているものもあり、実用性の意味で高い評価を受けている。選ばれた標準問題は以下の通りである。
・制約充足問題(Constraint Satisfaction Problem,CSP)
・最大充足可能性問題(MAXimum SATisfiability problem,MAXSAT)
・資源制約スケジューリング問題(Resouce Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)
・一般化割当問題(Generalized Assignment Problem, GAP)、多資源一般化割当問題(Multi-Resource GAP,MRGAP)
・集合カバー問題(Set Coverlng Problem,SCP)
・配送計画問題(Vehicle Routing Problem,VRP)
・2次元詰込み問題(2-dimensional Packing Problem,2PP)
・1次元カッティングストック問題(1-dimensional Cutting STock Problem,1CSTP)
・2次元カッティングストック問題(2-dihensional Cutting Stock Problem,2CSTP)
・データからの特徴抽出問題(Feature Extraction from Data,FED)
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