エージェントに基づく並列多点組合せ最適化手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS19-3

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): An Agent-Based Parallel Multi-Point Combinatorial Optimization

著者名: 重弘 裕二(大阪工業大学),九村 直輝(キャノン),増田 達也(大阪工業大学)

著者名(英語): Yuji Shigehiro(Osaka Institute of Technology),Naoki Kumura(Canon Inc.),Tatsuya Masuda(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 組合せ最適化|メタヒューリスティックス|自律エージェント自律エージェント|combinatorial optimization|meta-heuristics|autonomous agent

要約(日本語): 本稿では、組合せ最適化問題に対する新たな多点探索手法を提案する。この手法では、自律

的に探索を行う多数のエージェント（探索エージェント）と、それらを管理する複数のエー

ジェント（管理エージェント）が協調して、解空間内を大域的に探索する。各管理エージェ

ントには異なった近傍が対応し、管理下の探索エージェントに近傍を指定する。管理エージェ

ントは、「移管」「移送」と呼ぶ操作を探索エージェントに対して行い、探索の効率化をは

かる。また、各探索エージェントは並行して探索を行うため、並列計算機により処理を高速

化できる。対称型マルチプロセッサシステムによる計算機実験の結果を示し、提案手法の評

価を行う。

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