最適化手法における移動戦略の基本構想

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-5

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): Fundamental Framework of Move Strategy for Optimization Method

著者名: 小野寺 龍大(首都大学東京),田村 健一(首都大学東京),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): Tatsuhiro Onodera(Tokyo Metropolitan University),Kenichi Tamura(Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 最適化|メタヒューリスティクス|近接最適性原理|多様化|集中化相互作用|Optimization|Metaheuristics|Proximate Optimality Principle|Diversification|IntensificationInteraction

要約(日本語): 発見的最適化手法である「メタヒューリスティクス」は，生物進化・物理現象等のアナロジーに基づいて，開発・改良が行われてきた。著者らはアナロジーの観点からではなく，メタヒューリスティクスの解析から，共通概念・構造を抽出し，手法構築を行う。メタヒューリスティクスは「良い解同士は何らかの類似構造を有している」という近接最適性原理を巧みに利用している。さらに，探索における重要な指針として集中化・多様化があり，この調整を適切に行うことで探索を効率的に進める。メタヒューリスティクスでは集中化を一連の探索操作によって実現している。しかし，多様化は集中化の抑制やランダム探索によって行われる。そのため，単一手法によって十分な大域探索と局所探索を実現することが難しい。本研究では，大域探索と局所探索のそれぞれに特化した手法を構築し，それらを有機的に結合することでシステムとして最適化手法を構築することを目指す。

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