研究課題
基盤研究(C)
本研究では、代表的な4種類の群知能アルゴリズムに着目し、複雑な制約充足問題に適用する共通の方法を開発した。対象問題を制約ネットワークで表現し、ネットワークの特徴量を用いて複数のカテゴリーに分類することにより、アルゴリズムの汎用性を高めた。また、並列化により、アルゴリズムの探索性能と計算速度の両方を向上させる方法を開発した。大規模なベンチマーク問題ならびに実世界の室内レイアウト問題に対して、本手法は従来の進化計算よりも有効であることを系統的な実験で示した。
進化計算、群知能、人工知能、知識処理