多目的組合せ最適化問題に対するTabu Searchに立脚した多点探索法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS5-2

グループ名: 【C】平成25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: 2013/09/04

タイトル(英語): A Multi-Point Search Method Based on Tabu Search for Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems

著者名: 高村 秋平(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): Shuhei Takamura(Tokyo Metropolitan University),Kenichi Tamura(Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 多目的最適化|組合せ最適化|メタヒューリスティクス|多点探索|近傍探索|Multi-Objective Optimization|Combinatorial Optimization|Metaheuristics|Multi-Point Search|Neighborhood Search

要約(日本語): 近年のシステムの大規模化・複雑化などにより，実用的な最適化に対する要求は急速に高まっている。また，多くの離散的構造を有する実問題は組合せ最適化問題として定式化できる。組合せ最適化問題の解法として，メタヒューリスティクスと呼ばれる枠組みに注目が集まっている。さらに，実問題においては目的関数が複数あり，それらを全て良くしたいと考えることがある。このような問題は多目的最適化問題と呼ばれる。通常，多目的最適化問題は複数の目的関数の間にトレードオフの関係があり，これを考慮した解の集合を効率よく求めることができる手法の必要性が増してきている。本研究では，単一目的最適化問題において優れた探索性能を持つTabu Searchに着目し，探索点数を多点化することで，多目的組合せ最適化問題に対するTabu Searchに立脚した新たな最適化手法を提案した。ベンチマーク問題を用いて，性能の比較・検討を行った。

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