最小k-部分木問題に対するタブー探索に基づくMemeticアルゴリズム
詳細
ノード集合と重み付アーク集合から構成されるグラフにおいて， 重みの総和が最小となるk本のアークから構成される木を求める問題は， 最小k-部分木問題と呼ばれる． 最小k-部分木問題は現実社会において， コンピュータの並列処理等に適用可能な，組合せ最適化問題の一つで あり，大規模な問題に対しては，一般に実用時間内に厳密解を求めるこ とは困難である．このため、実用時間で近似解を導出する方法の構築が 求められている．本研究では動的計画法に基づく遺伝子操作と改良タブー探索に基づく局所改善操作を利用し，新たなMemetic手法を提案した．従来手法との比較実験によって，提案手法は多くのベンチマーク問題において，既知の最良解を更新し，従来手法より優れていることを確認した．
