研究課題
基盤研究(C)
大規模な組合せ最適化問題に対して効率良く解を探索する手法を構築することが、本研究の目的である。ここで考えるような探索手法（メタヒューリスティックと呼ばれる）は、確率的に解を選びながら探索を進める。そこで、解の探索効率について数理的に考察を行うために、確率論、統計論的見地から探索効率向上のための調査を行った。次に、その結果に基づき探索手法を構築し、計算機実験による評価を行った。さらに、今後の研究の親展を見据え、統計論的に成立するはずの理論式の導出を行った。
組合せ最適化
設計、割り当て、スケジューリング等は、組合せ最適化問題に帰着できる場合も多く、大規模な実用上の問題に対しては、原理的に最適解を求めることができない場合も多い。そのような問題に対しては、遺伝的アルゴリズムに代表されるような「進化型計算」と呼ばれる手法が適用されることが多いが、良い解を得るためには非常に多くの計算量を必要とする。本研究で提案する手法では、大規模な問題に対して限られた計算量しか消費できない場合において、従来の手法よりも良い解を求めることができる。
