研究課題
基盤研究(C)
短時間での最適解の発見が困難であることが知られる組合せ最適化問題に対して、囲碁やテレビゲームに対して提案されている深層強化学習に基づく最適化法を開発した。また、学習の大半を最初に一度だけ実行するだけで、他の問題に対する解を短時間に得る方法の基本的な枠組みを検討した。これらの解法を配送スケジューリング問題に適用する数値実験を行い、それらの性能を明らかにした。
ソフトコンピューティング
深層強化学習が学習問題に対して高い性能を示すことが知られているが、これを組合せ最適化法として構成し直すことにより、従来の方法とは一線を画す解法を開発できた。この解法を既存の最適化法と比較することにより、さらに優れた最適化法を開発することが期待できる。また、優れた最適化法を開発することで、生産、物流、通信ネットワーク、金融、交通、土木、農業などの多くの分野のシステム開発に寄与できる。
