連続的大域的最適化のためメタヒューリスティクス手法の開発

多変数非線形関数の大域的最小点を求める問題は工学をはじめ様々な分野における最も基本的な問題のひとつであるが、一般にその計算は非常に難しく、未だ決定的な方法は存在しない。本研究では、申請者のこれまでの研究をさらに大きく発展させ、非線形大域的最適化のためのメタヒューリスティクスの枠組みを完成させることを目標に研究を遂行した。具体的には、これまでに試みられていない自然・生物学的現象を取り入れた新しいアルゴリズムの開発を進めるとともに、特に解くべき最適化問題を抱えている一般のユーザの便に供するため、これまで開発してきたアルゴリズム群にいくつかの新しく開発するアルゴリズムを加えた汎用的なツールボックスを構築した。メタヒューリスティクス手法を一般的な変分不等式問題に対して適用して新しいアルゴリズムを開発した。さらに、ラフ集合理論における属性簡放問題に対するタブー検索アルゴリズムを提案した。また進化プログラミングの改良版を開発し、その有効性を明らかにした。これらの研究成果はいくつかの国際会議において発表するとともに、国際学術誌に投稿した。特に"Meta-Heuristics Programming"と題する論文は2006年12月に岡山で開催されたThe Second International Workshop on Computational Intelligence and ApplicationsにおいてBest Paper Awardを受賞した。

多変数非線形関数の大域的最小点を求める問題は工学をはじめ様々な分野における最も基本的な問題のひとつであるが、一般にその計算は非常に難しく、未だ決定的な方法は存在しない。本研究では、申請者のこれまでの研究をさらに大きく発展させ、非線形大域的最適化のためのメタヒューリスティクスの枠組みを完成させることを目標に研究を遂行した。具体的には、これまでに試みられていない自然・生物学的現象を取り入れた新しいアルゴリズムの開発を進めるとともに、特に解くべき最適化問題を抱えている一般のユーザの便に供するため、これまで開発してきたアルゴリズム群にいくつかの新しく開発するアルゴリズムを加えた汎用的なツールボックスを構築した。メタヒューリスティクス手法を一般的な変分不等式問題に対して適用して新しいアルゴリズムを開発した。さらに、ラフ集合理論における属性簡放問題に対するタブー検索アルゴリズムを提案した。また進化プログラミングの改良版を開発し、その有効性を明らかにした。これらの研究成果はいくつかの国際会議において発表するとともに、国際学術誌に投稿した。特に"Meta-Heuristics Programming"と題する論文は2006年12月に岡山で開催されたThe Second International Workshop on Computational Intelligence and ApplicationsにおいてBest Paper Awardを受賞した。