2011 Fiscal Year Annual Research Report
ネットモデリングに基づく数理計画の自動生成と大規模最適化計算に関する研究
| Project/Area Number |
22500031
|
|---|
| Research Institution | University of the Ryukyus |
|---|
Principal Investigator |
名嘉村 盛和 琉球大学, 工学部, 教授 (80237437)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡崎 威生 琉球大学, 工学部, 講師 (90213925)
|
|---|
| Keywords | ネットモデル / 大規模最適化 / メタヒューリスティックス / ハイブリッド解法 / 分布推定アルゴリズム |
|---|
| Research Abstract |
平成23年度は、研究成果として以下の三点が得られた。
1.繰り返しジョブショップスケジューリング問題のペトリネットモデルからサイクルタイム最小化のための最適化問題を生成するための手順を示した。これにより利用者はジョブショップ生産システムのネットモデルとマシン性能、移動速度等の必要パラメータを入力するだけで最適化問題を定式化できる。
2.分布推定アルゴリズム(Estimtion of Distribution Algorithm : EDA)と遺伝アルゴリズム(GA)を組合わせた大規模最適化計算のための新しい進化計算手法を開発した。提案手法はマスタースレーブ方式で、EDAを実行するマスターはGAを実行するスレーブから収集した準最適解をもとに良質解の分布を推定し、スレーブに対して次の探索領域の割当てを行うものである。割当ての際にはあらかじめ設定された戦略に基づいて初期集団生成のための確率ペクトルを生成し、スレーブへ割当てる。関数最適化のためのベンチマーク問題を解くことによって、従来手法に対する提案手法の優れた点を明らかにした。また、提案手法の高速化のための並列処理手法を開発した。
3.メタヒューリスティックスと厳密解法を組み合せることによって、従来メタヒューリスティックスに比べてより良質の解を求めることがきる最適化計算手法を提案した。提案手法はEDAの一種であるPBILとSA (Smulated Annealing)をメタヒューリスティックスとして用い、厳密解法として分枝限定法を実装した市販ツールを活用した。性能評価実験により提案手法の有効性を示した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究プロジェクトの三つのサブテーマの進捗は以下の通りである。「(1)ネットモデリングに基づく組み合せ最適化問題の自動生成技術の研究開発」の進捗は50%程度であるが、「(2)大規模最適化計算のための並列メタヒューリスティックス手法の開発」は既に計画以上の進捗が得られている。また「(3)開発手法の実問題への応用」も農業、生産システムに加えてバイオインフォマティクスへの応用も進めている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
「(1)ネットモデリングに基づく組み合せ最適化問題の自動生成技術の研究開発」の進捗が若干遅れているため、そこに時間配分を多く割り当てるが、「(2)大規模最適化計算のための並列メタヒューリスティックス手法の開発」「(3)開発手法の実問題への応用」についても計画以上の成果が期待できるので精力的に取り組んでいく。
|
