解空間の階層構造に基づく組合せ最適化手法における多目的最適化への拡張に関する基礎検討

カテゴリ：部門大会

論文No：GS8-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A Basic Study on Extension of Combinatorial Optimization Method Based on Hierarchical Structure in Solution Space to Multi-Objective Optimization

著者名：渡邉 晨（東京都立大学）,田村 健一（東京都立大学）,安田 恵一郎（東京都立大学）

著者名(英語)： Shin Watanabe (Tokyo Metropolitan University),Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード：組合せ最適化,多目的最適化,メタヒューリスティクス,局所探索法,分解に基づくアプローチ,combinatorial optimization,multi-objective optimization,metaheuristics,local search,decomposition-based approach

要約(日本語)：本研究では，著者らが構築してきた「解空間の階層構造に基づく組合せ最適化手法」を，多目的最適化へ拡張することを目的とする。従来，本手法は無制約・単一目的の組合せ最適化問題に対して高い性能を示し，Tabu Searchとの比較においてもその有効性が確認されている。多目的最適化への拡張は，手法の適用範囲を拡大し，実用性を高める上で重要な課題である。本研究では，分割に基づくアプローチに着目し，スカラー化適合度に基づく探索の枠組みを通じて，本手法を多目的最適化へ拡張することを検討する。このアプローチは，多数目的最適化においても収束性と解集合の多様性の両立が期待される。提案手法の有効性を検証するため，MOEA/DおよびNSGA-IIといった代表的な多目的最適化手法との比較評価を数値実験により行う。

本誌掲載ページ：1450-1456p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：439Kバイト