研究課題
本年度は，前年度に提案した複数の個体群を扱う島モデル型DEのアルゴリズムを発展させ，勤務表作成問題へ適用することを目的とした．複数の制約が存在する勤務表作成問題では，制約を考慮して遺伝操作を行う必要がある．そのため，多重制約問題を扱うことができる共存型遺伝的アルゴリズム(CGA)を用い，複数の個体群を競争的に共進化させる共進化型CGAを提案した．また，アルゴリズム実行中の演算速度を向上させるために，各個体群の遺伝演算はマルチコア CPU 上でopenMPを用い，スレッドレベルの並列実行処理として実装した．提案手法では1つの個体群は1つの勤務表に対応し，複数のCGAが並列に実行される．各個体群に対しては，適応度に基づくランクが付与され優劣が決定される．各CGAでは共進化における相互戦略向上のための条件に従い，突然変異率を現在の個体集団のランクにより決定する．これにより，解探索における摂取と探索のバランスを取り効率的な共進化を図る．提案手法の有効性を検証するために，実問題を基に作成された勤務表作成問題のベンチマーク問題を対象としたシミュレーション実験を行った．提案手法では各個体の適応度の優劣が周期的に変動し，全ての個体集団が局所解に陥ることなく解探索を行うことが確認できた．特に，勤務人数や制約条件が多い複雑な問題に対しては，複数の個体群を用いることで解空間を網羅的に探索することができ，従来のCGAよりも精度の高い解を得ることができた．
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ICIC Express Letters An International Journal of Research and Surveys
巻: Volume 8, Issue 1 ページ: 95-101
