解空間の階層構造を利用した組合せ最適化手法に関する基礎研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC13156

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2013/03/08

タイトル(英語): A Basic Study of A Combinatorial Optimization Method Utilizing Hierarchical Structure

著者名: 中川 純子(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): Nakagawa Junko(Tokyo Metropolitan University),Tamura Kenichi(Tokyo Metropolitan University),Yasuda Keiichiro(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 組合せ最適化|メタヒューリスティクス|近接最適性原理|局所的最適解|集中化|多様化|Combinatorial Optimization|Meta-heuristics|Proximate Optimality Principle|Local Optimal|Intensification|Diversification

要約(日本語): 最適化においては効率的な探索のために多様化と集中化が重要であるが，既存のメタヒューリスティクスでは長期的な探索を視野に入れた多様化の戦略を有していない。これまでに著者らは理想的な多様化の実現を目指し，個々の解を束ねる上位構造の概念を導入することで，上位構造の情報を用いて下位構造での解空間探索に長期的な移動戦略を与える手法を提案した。本研究では提案手法の更なる有用性の検証を行った。

要約(英語): In this paper, we proposed a new meta-heuristics clarifying intensification and diversification for combinatorial optimization problems. We show a macro viewpoint for solution space, by introducing a new concept based on local optimal into solution space. Therefore, solution space can be grasped hierarchically. By utilizing the hierarchical structure in solution space, the proposed method advances a search as interchanging movement strategy for intensification and diversification. We verify search performance with various benchmark problems.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 885 Kバイト