2008 Fiscal Year Annual Research Report
問題解決システムのための組合せ最適化アルゴリズムに関する研究
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19710138
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
野々部 宏司 Hosei University, デザイン工学部, 准教授 (40324678)
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| Keywords | 組合せ最適化 / アルゴリズム / 近似解法 / 再最適化 / 問題解決システム |
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| Research Abstract |
本研究は、汎用性と高性能性の両立を目指して開発されてきた組合せ最適化アルゴリズムを基本に、機能の充実を図りながら、これをユーザにとってより使いやすい形に発展させることを目的とする。本年度の主な成果は以下の通りである。
●ジョブショップスケジューリングの拡張として、各ジョブは納期を持ち、さらに、費用を投入することで作業の処理時間を短縮することのできる問題を考え、これに対する局所探索法を設計した。局所探索法では、近傍解のコスト計算を繰り返し行う必要があるが、この問題に対してはコスト計算に時間がかかるため、とくに大規模な問題例に対しては効率的な探索が困難である。そこで、解のコスト計算を厳密に行う厳密評価と、少ない計算手間でコストの近似値を計算する簡易評価の2種類を併用する手法を試み、その有用性を確認した。この手法を応用することで、計算時間と解の精度のトレードオフを、ユーザが問題の規模に応じて調節可能になると考えられる。
●最適化アルゴリズムを利用した問題解決を行うには、適切な最適化モデルと適切なデータが必要となる。しかし、多くの場合、それらを用意することは容易ではなく、通常、「最適化」、「モデルやデータの修正」、「再最適化」を繰り返し行うことになる。そこで、スタッフ・スケジューリングを例に、このプロセスにかかる手間を軽減することを目的としたアプローチについて検討した。基本的には、種々の条件を扱うことのできる汎用モデルを最適化モデルとして採用することで、データに対する修正のみを行う状況を想定する。最適解に加え、データ修正に役立つ情報を提示することのできるアルゴリズムの設計を開始した。実装および評価は次年度に行う予定である。
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