研究課題
3年計画の最終年度となる2023年度は，優先度付き巨大近傍探索 (LNPS) に基づく最適化ソルバー heulingo の開発を完了し，各種ベンチマークを用いた総合的な性能評価を行った．その結果，提案ソルバー heulingo は既存の高速ソルバー clingo を大きく上回る性能を示した．またさらに，従来の巨大近傍探索 (LNS) に基づく高速ソルバー ALASPO と比較して，多くの問題に対してより良い解を求めることに成功した．今年度の研究業績は，国際学会での受賞1件，国際ソルバー競技会での優勝1件と準優勝1件，国内論文誌1件，査読付き国際会議論文5件，査読付き国内ワークショップ論文1件，学会発表5件，図書1件である．本研究の目的は，SAT技術を用いて系統的探索と確率的局所探索を統合的かつ効率的に扱うアルゴリズム技法およびソルバーの実現である．研究期間全体を通じて，組合せ最適化問題を解く優先度付き巨大近傍探索(LNPS; Large Neighborhood Prioritized Search) の提案，解集合ソルバー clingo 上でLNPS の実装，各種ベンチマークを用いた性能評価を行った．LNPS はメタ戦略の一種であり，初期解から開始し，現在の解に対して破壊と優先度付き系統的探索を用いた再構築を交互に繰り返すことによってより良い解を探索する手法である．LNPS の特長は，近傍の可変性により破壊演算子に過度に依存しない柔軟な探索を実現できる点である．巡回セールスマン問題や最小数独生成問題などの各種ベンチマークを用いた実験の結果，開発したheulingo ソルバーは，既存の高速ソルバー clingo や ALASPO と比較して，多くの問題に対してより良い性能を示し，提案手法の有効性を確認できた．これらの成果の一部は，知識表現および推論分野のトップカンファレンス KR 2024 (CORE2023 Rank: A*) に論文を投稿中である．
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 4件、 査読あり 6件) 学会発表 (5件) 図書 (1件)
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人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会
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