| 研究概要 |
当該年度においては,代表的な組合せ最適化問題として知られている最大クリーク問題(Maximum Clique Problem,MCP)およびノード配置問題(Node Placement Problem,NPP)に対するメタ戦略アルゴリズムの開発・改良を中心に研究を進めた.
MCPに対しては,既に反復k-opt局所探索法(iteratedk-opt local search,IKLS)を開発しており,加えて複数個の局所解脱出法(kick)を設計している.また,上述のII(LSをさらに高性能化する試みとして,それらのkick法を探索の状況に応じて使い分ける戦略的制御(strategic controller)を開発している.これらの性能のさらなる向上を目指し,Memeticアルゴリズムをはじめとするメタ戦略の基本解法である局所探索の細部に焦点を当てた.ここでは,既に開発しているMCPに対する1-opt局所探索法やk-opt局所探索法(k-opt local search,KLS)の探索時に利用する次数やその他,探索打ち切りの効率化などについて検討した.
NPPに対しては,アント最適化法にもとづくメタ戦略の研究,および,局所最適解からの脱出を試みるkick法の開発を行った.アント最適化法に関しては,従来のフェロモン情報による解探索を実行すると共に,これまでの探索で得られた最良解の集団を保持し探索に利用する方法の探索性能を確認した.加えて,局所解脱出法(kick)に関しては,複数個のkick法を開発し,従来の解法よりも良好な解を探索可能であることを確認しつつある.
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