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本研究の目的は、現実社会に現れる種々のスケジューリング問題に適用できる汎用性の高いスケジューリング最適化エンジンを開発することである。そのために、資源制約付きスケジューリング問題（Resource Constrained Project Scheduling Problem，RCPSP）を拡張したモデルを構築し、メタヒューリスティクスに基づくアルゴリズムの設計・実装を行った。また、ベンチマーク問題を用いた計算機実験により、開発した最適化エンジンの性能を評価するとともに、従来扱うことが困難であった複雑なスケジューリング問題に対しても開発した最適化エンジンが適用可能であることを確認した。
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