タカノ リョウ
高野 諒
TAKANO RYO
所属 情報理工学部 情報理工学科
職名 助教
言語種別 日本語
研究概要 動的最適化問題における最適解追従のための群知能アルゴリズムの設計

様々な解の中からその問題や現状の中で最も適した解を探索する問題を最適化問題と呼ぶ.このとき状況が刻一刻と変化する環境(以下,動的環境と呼称)における最適化問題は動的最適化問題と呼ばれ,動的環境により変化のない環境(静的環境)と異なる多くの問題が生じる.例えば,災害発生時における救助活動を効率化するには,2次災害の発生など時間経過によって生じる様々な要素を考慮した活動計画を策定しなければならない.また,宅配サービスやコンビニエンスストアへの配送サービスを担うトラックにおいては,日々変化する道路の混雑状況に合わせて輸送物品の最適経路を見出す必要がある.この種の問題では最適解は常に変化するため,通常の最適化手法では限界がある.これに対し,複数の探索点(以下,個体と呼称)を用いて多数の解を見出す多点探索手法の1種として群知能アルゴリズムによる解決が期待できる.群知能アルゴリズムは,群れを形成して生活している様々な生物の行動から着想を得て設計されたアルゴリズムであるため変化への対応能力を有している可能性が高い.しかし,従来の群知能アルゴリズムは,静的環境のために設計されているため,そのまま動的環境に適用することができない.このため,本研究では動的環境下における最適化問題に適用可能な群知能アルゴリズムの設計を目的とする.具体的には,複数の従来群知能アルゴリズムに動的環境追従のためのメカニズムを組み込むことで,群知能アルゴリズムの探索能力を動的環境でも利用可能となるよう試みる.加えて,動的環境で起こり得る問題を整理し,群知能アルゴリズムにとって課題となる要素の明確化する.この課題要素ごとに追従メカニズムを設計することで,状況に応じて組み込むメカニズムを変更することで様々な動的環境に適用可能な群知能アルゴリズムの設計を目指す.