| 研究概要 |
当該年度においては,組合せ最適化問題の代表例である最大クリーク問題(MCP)および2次割当問題(QAP)に対するメタ戦略を中心に研究を進めた。特にMCPは,バイオインフォマティクス,通信,VLSI設計,画像処理等の重要な分野に応用があり,対象となるMCPの問題サイズは近年益々大規模化しているため,高性能かつ効率的な解法が強く要求されている.我々は,最近開発した強力な局所探索法をMemeticアルゴリズムの枠組みに導入した高性能メタ戦略を開発し,その性能を評価した.その結果,既存アルゴリズムと遜色ない性能を実現した.またQAPに対しては反復局所探索法のアプローチをとり,局所探索法およびkick法を検討した.その他,バイオインフォマティクスの分野で重要なアミノ酸配列のマルチプルアライメントに対する解構築法についてクリークを考慮した方法の有効性について検討した.
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