Proximate Optimality Principleを考慮した距離構造に基づく多点探索型最適化手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-4

グループ名: 【C】平成19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: 2007/09/04

タイトル(英語): Multi-point Optimization Method based on Distance Structure considering Proximate Optimality Principle

著者名: 神内 宏幸(首都大学東京),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): Hiroyuki Jinnai(Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 近接最適性の原理|メタヒューリスティクス|タブサーチタブサーチ|Proximate Optimality Principle|Meta-Heuristics|Tabu Search

要約(日本語): 本研究では多くの組合せ最適化問題に有効な最適化手法の開発をめざし,メタヒューリスティクスのひとつであるTabu Searchに立脚し,複数の探索点間の相互作用を活用して効率的な探索の実現を可能とする多点探索に注目した。多点探索ではどのような情報を共有し,どのように探索過程に反映させるかが探索性能を決定付ける。そこで,工学における多くの組合せ最適化問題に成立するといわれる近接最適性の原理（Proximate Optimality Principle：以下POP）に着目し,探索に利用した。POPの解釈として, Tabu Searchの適用範囲を狭めることのない距離の概念を用いた。

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