大規模な最大多様性問題に対する遺伝的局所探索(局所探索)(<特集>進化的計算)
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概要
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最大多様性問題(maximum diversity problem, MDP)とは,与えられたn個の要素からm個の要素を選ぶとき,できるだけ多狼|全を有するように要素を選定する問題である.本論文では. MDPに対する遺伝的局所探索法(genetic local search. GLS)を示す.本GLSでは,交叉および突然変異の各操作後に生成される解に対して実行可能解変換操作(リペア法)を施し,解の実行可能性を保証する.その後,LinとKernighanによる可変深度探索のアイデアに基づくk-flip局所探索法を適用することで,高品質な局所最適解の集団を構成しながら探索を進める.既存研究で対象とされた問題規模よりもけるかに大規模な2500変数までの問題例に対して本GLSをテストし,2-flip局所探索法をベースにした変形GLSよりも平均的に良好な解を算出可能であることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-02-15
著者
-
片山 謙吾
岡山理科大学工学部情報工学科
-
植松 康祐
岡山理科大学情報処理センター
-
成久 洋之
岡山理科大学工学部情報工学科
-
成久 洋之
岡山理科大学
-
成久 洋之
Department Of Information & Computer Engineering Okayama University Of Science
-
井上 浩孝/成久
Graduate School Of Engineering Okayama University Of Science/department Of Information And Computer
-
片山 謙吾
岡山理科大学
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