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組合せ最適化の専門知識を持たない利用者が，産業や学術の幅広い分野において日々新に生じる現実問題を短期間で解決するには，これらの問題を整数計画問題などの汎用的な組合せ最適化問題に定式化して高性能なアルゴリズムを適用することが望ましい．しかし，問題の汎用性が高まればアルゴリズムの性能向上に利用できる特徴的な構造が失われるため，汎用的な組合せ最適化問題に対して高性能なアルゴリズムを開発することは困難である．本研究では，実行時に個別の入力データからアルゴリズムの性能向上に役立つ構造を発見し，アルゴリズムの設定や構成を自動的に決定する手法を提案し，汎用的かつ高性能な組合せ最適化アルゴリズムを実現する．
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