研究課題
本研究は,メタ戦略アルゴリズムの性能と計算速度を飛躍的に高めることを目的として,平成22年度より実施している.研究のポイントとなるアイデアは,メタ戦略と既存の最適化手法(数理計画・動的計画・分枝限定法)の融合による高性能化と提案アルゴリズムの高度な並列計算環境における運用である.とくに組合せ最適化問題に対する実用的解法の開発を主眼におき,メタ戦略の高性能化と高速化のそれぞれを実現する手法について,基礎研究を中心に研究を進めてきた.本研究によって得られた主な研究成果として,以下の3つがある.・配置問題に対するアルゴリズム開発:配置問題とは,入力として与えられた図形の集合を,ある領域にできるだけ密に配置する問題である.本年度は,長方形,多角形,およびレクトリニア図形のそれぞれに対して,高速かつ高性能に動作する実用的解法を設計した.・スポーツスケジューリング問題に対する近似解法設計:移動距離を考慮したリーグ戦スケジュール設計問題に対して,理論的な制度保証をもつ近似アルゴリズムの設計を行った.この研究によって得られた研究成果は,昨年出版された論文に引き続き,今年度は2編の論文として公表した.・ネットワーク設計最適化問題に対する解析とアルゴリズム設計:バッテリー容量を考慮した,効率的なワイヤレスネットワークを設計する問題に対して,問題の複雑さの解析を行った.また,メタ戦略と数理計画手法を組み合わせることによる効率的なアルゴリズムの開発を行った.
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Annals of Operations Research
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10.1007/s10479-012-1161-y
巻: 204 ページ: 171-187
10.1007/s10479-012-1264-5
巻: 194 ページ: 317-324