可変深度探索に基づく高性能メタ戦略アルゴリズムの開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K12166
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 岡山理科大学
• 研究代表者: 片山 謙吾 岡山理科大学, 工学部, 教授 (80309541)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 組合せ最適化 / メタ戦略 / 局所探索 / 最大クリーク問題 / グラフ彩色問題

研究成果の概要

本研究は、組合せ最適化問題に対して良好な近似解を実用時間内に効率的に算出するメタ戦略アルゴリズムにもとづく近似解法の高性能化の研究を行った。特に、大規模なグラフを対象とした最大クリーク問題に対して、関連するグラフ彩色問題におけるアイデアを導入した可変深度探索にもとづくアルゴリズムを示し、効率的な探索を実現できることなどを示した。

自由記述の分野

最適化アルゴリズム

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は最大クリーク問題を中心に様々なメタ戦略アルゴリズムについて研究を進めた。その中で、グラフ彩色問題に着目した研究内容について述べる。
最大クリーク問題とグラフ彩色問題は、多くの応用を有する実用上重要な問題であるが、NP困難であるため、高品質な解を実用時間内に求めることが必要となっている。これらの問題はグラフ理論において密接に関係しているものの、最大クリーク問題に対する高性能な近似解法においてグラフ彩色の考えを取り入れた研究は多くない状況である。よって、最大クリーク問題に対する可変深度探索にもとづく高性能な局所探索法にグラフ彩色のアイデアを導入したアルゴリズムを示し、その有効性を示した。