コラボレーションベースのハイブリッドメタヒューリスティクスの自動設計

ハイブリッド化は最適化アルゴリズム（OA）の性能向上において重要な役割を果たしますが、複雑な最適化問題に特化した効率的なハイブリッドOAの設計は依然として困難な課題です。本稿では、アルゴリズム設計をメタ最適化問題として扱う新しいトップダウン方式のハイブリッドOA自動設計手法を紹介します。初めて複数のハイブリダイゼーション戦略を統合したコラボレーションベースのハイブリッドOAの一般設計テンプレートを開発しました。さらに、アルゴリズム設計のメタ最適化問題を定式化する数理モデルを構築しました。メタ最適化課題に対処するため、多様な特徴を持つ与えられたインスタンスに対して、マルチタスク環境で効率的なハイブリッドメタヒューリスティックスを自動設計する改良型多因子進化アルゴリズムを提案します。提案手法の有効性を検証するため、CEC2017ベンチマーク関数と二進ナップサック問題に適用しました。数値結果は、連続および組合せ最適化ベンチマークの双方において、本手法の実現可能性と有効性を示しています。