解空間の階層構造と長期探索に基づく適応的組合せ最適化手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2022/12/01

タイトル(英語): Adaptive Combinatorial Optimization Method Based on Hierarchical Structure in Solution Space and Long-term Search

著者名: 吉野　惇（東京都立大学），田村　健一（東京都立大学），安田　恵一郎（東京都立大学）

著者名(英語): Jun Yoshino (Tokyo Metropolitan University), Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University), Keiichiro Yasuda (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，局所探索法，フィードバック制御，多様化，集中化_x000D_　　combinatorial optimization，meta-heuristics，local search，feedback control，diversification，intensification

要約(英語): Multipoint combinatorial optimization methods based on the hierarchical structure of the solution space are known to fail to achieve an appropriate balance between diversification and intensification due to the degeneracy of the search point set, resulting in degraded long-term search performance. This paper proposes an adaptive combinatorial optimization method that has a mechanism to achieve an appropriate balance between diversification and intensification from the viewpoint of long-term search dynamics while reducing the degeneracy of the search point set. The usefulness of the proposed adaptive combinatorial optimization method is confirmed by numerical experiments using well-known benchmark problems of traveling salesman problems, 0-1 knapsack problems, flow-shop scheduling problems, and quadratic assignment problems.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.142 No.12 （2022） 特集：電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会

本誌掲載ページ: 1336-1347 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/142/12/142_1336/_article/-char/ja/