| 研究概要 |
連続変数をもつ非凸関数の大域的最適化は非常に困難な問題であり,これまで様々な手法が提案されているが未だ実用上十分といえる段階には達していない.本研究は単体法などの直接探索法を基礎にアニーリング法(焼きなまし法)や遺伝的アルゴリズムなどのメタヒューリスティクスを構築するという,これまであまり考えられていないアイデアを用いることにより,連続型最適化問題に対する実用的な大域的最適化手法の開発を試みるものである.本年度は,前年度に引き続いて,代表的な直接探索法である単体法を基礎として,それをアニーリング法および遺伝的アルゴリズムに効果的に取り入れることにより,非凸関数の大域的最適化を行うための新しいアルゴリズムを開発した.これらの研究成果はOptimization Methods and Software誌およびSpringer-Verlag社より出版された論文集Multi-Objective Programming and Goal Programmingに掲載されている.さらに,直接探索法の一つであるパターン探索法とアニーリング法を組み合わせたハイブリッド・アルゴリズムの開発を行い,良好な成果を得た.この研究成果をまとめた論文はOptimization Methods and Software誌に投稿し,採択されている.
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