研究課題
昨年度に引き続き，メタヒューリスティクスの最適化手法としての基本構造，すなわち移動戦略における ①探索履歴情報の時間的・空間的広がりと変換・活用戦略，②探索点間の相互作用と生成される探索のダイナミクス，を近接最適性原理の観点から統一的に解析することで，メタヒューリスティクスの汎用設計論を構築し，これに基づく新たな連続・離散型メタヒューリスティクスの開発と性能評価を行うことを目的として，研究を継続した。平成24年度における主な研究成果は以下の通りである。(1) 近接最適性原理（POP）と多様化・集中化に基づき，解空間における局所的最小解を，局探索により決定される引き込み領域の代表点と位置づけ，この局所的最適解の空間での新たな最適化手法の開発を行なった。昨年度までは，単点探索手法であったが，今年度は多点探索化し，アルゴリズムの大幅な改良を行なった。新たな手法の性能については，典型的なベンチマーク問題を用いた数値実験により検証した。(2) 漠然とした概念である近接最適性原理（POP）を，距離および部品の観点から定量的に評価することを目的とし，性質や解表現がそれぞれ異なる組合せ最適化問題であるナップサック問題，巡回セールスマン問題，フローショップ問題を例として，各問題に対する部品と距離の評価を行なった。その結果を統計的に取りまとめ，これらの問題においてPOPが成立していること，およびそれぞれの問題に適した距離の概念を用いることで，局所探索法に立脚した新たな移動戦略を構築可能であることを明らかにした。
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (2件)
電気学会 電子・情報・システム部門誌
巻: Vol.132, No.5 ページ: 813-814
10.1541/ieejeiss.132.813
巻: Vol.132, No.7 ページ: 1136-1143
10.154/ieejeiss.132.1126
