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配送計画問題を簡略化した問題である巡回セールスマン問題の近似解法として非常に有効であると知られる交叉EAXを用いた遺伝的アルゴリズム（GA)の探索性
能をさらに改善する工夫を行った．現状ではこのGAは20万都市規模までのベンチマーク問題では既知最良解を発見するなど有効性を示している．一方，100万都市規模の問題に対しては，GAの能力を発揮するためには非常に長い計算時間を要するため，事実上の適用が困難であった．この問題点を解決するため，100万都市よりも大きなサイズの問題（超大規模問題）への適用を可能とする改良を行った．しかしながら，この改良により計算時間は削減されるものの，探索性能の低下もみられ，現状では満足の行く方法の開発には至っていない．ただし，今後の開発に繋がる知見は得られているので，今後も開発を続ける予定である．
交叉EAXを用いた遺伝手アルゴリズム（GA)のアイデアを絵画的迷路作成問題に応用した．絵画的迷路作成問題とはユーザーの与えた白黒ピクセル画像に対し
て，正解路がこれになるべく類似した迷路を作成する問題である．これまでの研究では絵画的迷路作成問題と巡回セールスマン問題の類似性に着目して，交叉EAXをこの問題に適用できるように改良していた．本年度は生成された迷路の難易度を調整する方法の開発を行った．具体的には，迷路の不正解路部分の構造を変化させることで，さまざまな難易度や特徴を持つ迷路が生成できるように改良を行った．
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