数理計画法を用いた制約最適化問題の解法
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概要
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人工知能における様々な問題は制約充足問題に帰着できる. 特に, 実用的には, CSPの変数の各値または制約の各要素に非負の数値の重みを付けて, 解の重み和を最小にするような解を求める制約最適化問題(COP)が重要である. 本研究では, 数理計画法を用いて, 値に重みを付ける制約最適化問題(VCOP)の近似解法を提案する. まず, VCOPを0-1整数線形計画問題 (ILP) に帰着し, このILPの連続緩和問題の実数最適解を求める. そして, この「実数最適解の周り」の局所探索によって, O-1整数最適解或いは0-1準最適解を求める. 実験により, 特に困難な緩い制約のVCOPに対して、本手法が有効であることを示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-11-13
著者
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