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学術的意義としては，これまで最適化問題群は目的関数の内部の構成要素の有無などによって簡素に分類する他なかったが，本研究によって最適化問題の関係性を精緻かつ視覚的に表現できるようになったこと，最適化アルゴリズムも同様に，これまで処理の構成要素などで簡素に分類してきたが，本研究によってアルゴリズムの関係性を精緻かつ視覚的に表現できるようになったことがある．社会的意義としては，これまで新しい最適化問題が生じるたびに適切なアルゴリズムの取捨選択に時間を要していたが，本研究によって既存の最適化問題群から近い問題を見出せるため，アルゴリズムの取捨選択が容易かつ合理化され，最適化技術の利用促進が期待される．
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