2016 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidation of the mystery of metaheuristics and its application
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23510153
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| Research Institution | Otaru University of Commerce |
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Principal Investigator |
加地 太一 小樽商科大学, 商学部, 教授 (60214300)
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| Project Period (FY) |
2011-04-28 – 2017-03-31
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| Keywords | OR / 最適化 / メタヒューリスティクス / 確率的解析 / 粒子群最適化法 / 近傍 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
組合せ最適化問題はスケジューリング問題、配置問題など様々な意思決定の問題で利用されている。この組合せ最適化問題を解くための有力な手法として遺伝アルゴリズム、タブーサーチなどを主とするメタヒューリスティクスがある。そして、これらが経験的に良い解を導き出してくれていることは多くの研究でも示されている通りである。しかし、なぜ、メタヒューリスティクスが良い解を導き出してくれるのかは一つの謎であるともいえる。
そこで本研究では、時系列解析の手法を用いて、メタヒューリスティクスに対する問題の解構造を分析し、その特徴的な性質を検討する。それによりメタヒューリスティクスの各手法の性能を理論的に推定しその性能を明らかにするとともに、その能力の謎を解き明かすことを目指す。また、確率的探索においてコーシー分布にもとづく特徴的な解移動により、強力な探索能力が得られることが本研究で明らかになった。そこで、さらに近傍構造自身に特徴的な変化を与え、より強化した探索力を持つ手法を検討する。
本年度においては、提案している汎用的解析モデルに対して、複数のインスタンス、及び様々な近傍に対して詳細な数値実験を行った。それによって、本モデルの汎用性を示し多くのケースでの利用の可能性を明らかにした。また、本件に関して、論文としてまとめ現在投稿中である。
さらに、本研究で、コーシー分布などの特徴的な解移動による強力な探索力、および探索過程において解集合の再構築を組み込み多様な探索力を秘めたコーシー適応型散布探索粒子群最適化法を提案した。本年度においては、その特徴を明らかにするため様々なケースに対する数値実験を行った。また、その結果に基づきパラメーターの調整をはかり能力を向上させた。その結果、高次元においても他を凌駕する結果を得られた。
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