JP2009025873A - 組合せ最適解算出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】遷移平均値が所定の値以下になった場合に、準最適解の探索を打ち切り他の準最適解の探索を開始するようにしたことにより、より評価関数値の良い解を見逃す可能性を減少させることができるとともに、探索時間を短くすることができる。
【解決手段】遷移平均値算出手段において、遷移前の現在解の評価関数値と、遷移後の現在解の評価関数値を比較し、遷移平均値を算出する(ステップ111)。探索再開手段において、この遷移平均値が所定の値以下になった場合に、現在解を準最適解候補と設定し、準最適解の探索を打ち切り、他の準最適解の探索を開始する(ステップ112−ステップ114)。
【選択図】図2
【解決手段】遷移平均値算出手段において、遷移前の現在解の評価関数値と、遷移後の現在解の評価関数値を比較し、遷移平均値を算出する(ステップ111)。探索再開手段において、この遷移平均値が所定の値以下になった場合に、現在解を準最適解候補と設定し、準最適解の探索を打ち切り、他の準最適解の探索を開始する(ステップ112−ステップ114)。
【選択図】図2
Description
この発明は、組合せ最適解を求める組合せ最適解算出装置に関する。
組合せ最適解を求めるには、1の組合せ状態を現在解として定義し、現在解の隣の状態と定義された複数の隣接解の中から評価関数値が最良のものを遷移すべき隣接解として選定し、現在解を選定した隣接解に遷移させることを繰り返して探索を行う。現在解の評価関数値が、すべての隣接解の評価関数値より良い場合には、この現在解が準最適解(評価関数値が小さい値のほうが良い場合は極小解で、評価関数値が大きい値のほうがよい場合は極大解となる)となるが、他に最適解が存在する可能性があるため、再度、1の組合せ状態からの探索を行う。一定の探索終了条件を満たした場合に探索を終了し、求められた中から最良の解を最適解として出力する。
従来の組合せ最適解演算システムでは、現在解とこの現在解のすべての隣接解とについて遷移判定関数値を算出し、現在解の遷移判定関数値がすべての隣接解の遷移判定関数値より良い場合に、この現在解を準最適解として設定し、再度1の組合せ状態からの探索を行い、探索終了条件を満たした時点でこれまで求めた解の中から最良のものを出力することとしている。(例えば、特許文献1参照)。
従来の組合せ最適解算出装置では、準最適解を求めるまで、新たな探索を開始しないため、準最適解周辺の探索に探索時間の大部分を費やすことにより、探索時間の長大化を招くことや、より評価関数値の良い解を見逃す可能性が有るという問題点があった。
この発明は、上述のような問題を解決するためになされたもので、準最適解周辺の探索を途中で打ち切り、他の準最適解を探索することを課題とする。
この発明に係る組合せ最適解算出装置においては、遷移前の現在解の評価関数値と、遷移後の現在解の評価関数値を比較し、遷移平均値を算出する。この遷移平均値が所定の値以下になった場合に、現在解を準最適解候補と設定し、準最適解の探索を打ち切り、他の準最適解の探索を開始するものである。
この発明は、遷移平均値が所定の値以下になった場合に、準最適解の探索を打ち切り他の準最適解の探索を開始するようにしたことにより、より評価関数値の良い解を見逃す可能性を減少させることができるとともに、探索時間を短くすることができる。
実施の形態1.
図1はこの発明を実施するための実施の形態1における組合せ最適解算出装置のブロック図、図2はこの発明を実施するための実施の形態1における組合せ最適解算出装置の動作フロー図である。
図1はこの発明を実施するための実施の形態1における組合せ最適解算出装置のブロック図、図2はこの発明を実施するための実施の形態1における組合せ最適解算出装置の動作フロー図である。
図1において、10はこの発明における解のデータベースであり、解とは評価関数値を算出することができる複数の要素からなる組合せ状態を示すものである。この解10は、入力手段20により最初に定められる解である初期解11と、評価関数値算出手段40にて算出したすべての解10のうち、評価関数値が最も良い値の解である最良解12と、評価関数値の算出対象となる着目している解である現在解13と、この現在解13のうち要素の1つの値を一定値のみ変化させた解である隣接解14と、探索を行い評価関数値の改善率が一定以下になり探索を打ち切ったときの現在解である準最適解候補15とからなる。このうち、隣接解14は現在解13の複数ある要素の1つの値を変化させたものであるため複数存在し、準最適解候補15は或るルートについて探索を行いこの探索を打ち切ったときの現在解を保存しておくもので、複数のルートについて探索した後は複数存在する。なお、この実施の形態1では用いないため図1に記載していないが、すべての解のうち評価関数値が最良のものが最適解であり、探索を行い現在解及び隣接解の遷移判定関数値の中で現在解の遷移判定関数値が最良になったときの現在解が準最適解である。
入力手段20は、初期解11を設定し、この初期解11を最良解12および現在解13として保存する手段である。なお、入力手段20はユーザの手による入力だけでなく、他の装置などからの入力でもよいし、各要素の値をランダムな値を発生させる手段などからの入力であってもよい。出力手段30は、探索を終了した後に最良解12を出力する手段であり、表示手段への表示や、他の装置への出力などである。評価関数値算出手段40は、解10の1つを与えると対応する評価関数値を算出する手段である。最良解設定手段50は、現在解13の評価関数値が最良解12の評価関数値より良い場合に、現在解13を最良解12に上書きして保存する手段である。
遷移判定関数値算出手段60は準最適解候補15が保存されているときは、解と最短の距離にある準最適解候補との距離に対して単調に減少する関数により算出する値にこの解の評価関数値を加えた遷移判定関数値を算出する手段であり、準最適解候補15が保存されていないときは、解の評価関数値を算出して遷移判定関数値とする。2つの解の距離とは、この2つの解の要素ごとの差から求めることができ、通常は要素ごとの差の2乗を足し合わせたものの平方根である。また、距離に対して単調に減少する関数は、例えば距離に反比例する関数や2乗で反比例する関数などである。
現在解遷移手段70は、現在解13および複数の隣接解14の遷移判定関数値の比較で遷移判定関数値が最良の解に現在解を遷移させる手段である。遷移平均値算出手段80は、遷移前の現在解の評価関数値と、遷移後の現在解13の評価関数値の比を遷移平均値として算出する手段であり、遷移前の現在解は複数回前であり比の平均を算出しても良い。探索再開手段90は、遷移平均値算出手段80で求めた遷移平均値が所定の値以下の場合は探索を打ち切り、現在解13を準最適解候補15として保存し、初期解11を現在解に再設定する手段であり、現在解遷移手段70で現在解13が最良であった場合は、現在解13を準最適解候補15として保存し、遷移平均値算出手段80で求めた遷移平均値が所定の値以下にならなかった場合は、現在解13を再設定せず準最適解候補15も保存せずに探索を再開する。また、探索終了条件を満たしている場合は、探索を終了する。なお、準最適解候補15の保存は、すでに保存されている準最適解候補15がある場合でも、追加して保存することとするため、準最適解候補15は複数存在することがある。また、探索終了条件とは、例えば探索開始からの経過時間や、探索回数、あるいは評価関数値に目標を設定しておきその目標より良い値になったときなどの条件である。
次に動作について、図2を基に説明する。この組合せ最適解算出装置の動作を開始すると、入力手段20にて初期解11を初期設定し、この初期解11を最良解12および現在解13として設定する(ステップ101)。評価関数値算出手段40にて最良解の評価関数値を算出する(ステップ102)。
続いて、遷移判定関数値算出手段60にて現在解13の遷移判定関数値を算出する(ステップ103)。後述するステップ113で準最適解候補15が初めて保存されるまでは、準最適解候補が無いため現在解の遷移判定関数値は評価関数値と同じになる。また、準最適解候補15が複数保存されている場合は、現在解13とそれぞれの準最適解候補との距離を求め、その距離が最小となる準最適解候補と現在解とで遷移判定関数値を算出する。104−106ステップでは、遷移判定関数値算出手段60にて、現在解のすべての隣接解に順次注目し、隣接解の遷移判定関数値を算出する。すべての隣接解の遷移判定関数値の算出が終了すると107ステップに移動する。
103−106ステップで、準最適解候補15が保存されていない場合に評価関数値を遷移判定関数値とする理由は、本発明の実施の形態1における組合せ最適解算出装置で出力する最良解が最良の評価関数値を算出した解であり、現在解から評価関数値が良い隣接解に遷移していくことが最良解に近づくと考えられるからである。その一方で、準最適解候補15が保存されている場合に、評価関数値を遷移判定関数値としない理由は、再度同じ評価関数値で現在解を順次隣接解に遷移していくと、すでに求めた準最適解候補に近づくからであり、これを避けるため評価関数値に準最適解候補からの距離に対して単調に減少する関数により算出できる値を加えた遷移判定関数値で評価することにしている。すなわち、遷移判定関数値により現在解を隣接解に遷移させるということは、これまでに求めた準最適解候補から距離が大きく、評価関数値が小さい値に遷移させるということである。
107ステップでは現在解遷移手段70にて、すべての隣接解14の遷移判定関数値のうち最良のものと、現在解13の遷移判定関数値を比較し、すべての隣接解14の遷移判定関数値のうち最良のもののほうが良い場合に108ステップに進み、同じか現在解13のほうが良い値の場合にはこの現在解13を準最適解としてステップ113に進む。108ステップでは、現在解遷移手段70にて現在解13をすべての隣接解14のうち最良の遷移判定関数値を算出した隣接解に遷移させる。評価関数値算出手段40にて遷移後の現在解13の評価関数値を算出し(109ステップ)、最良解設定手段50にて現在解13の評価関数値が最良解12の評価関数値より良ければ現在解13を最良解12として保存する(110ステップ)。
遷移平均値算出手段80にて、遷移前の現在解の評価関数値と遷移後の現在解13の評価関数値の比を遷移平均値とする(111ステップ)。すなわち、遷移平均値=(遷移後の現在解の評価関数値)/(遷移前の現在解の評価関数値)である。なお、遷移前の現在解の評価関数値は複数回前であってもよく、3回前であれば、[(遷移後の現在解の評価関数値)/(遷移前の現在解の評価関数値)/3]を遷移平均値とする。
112ステップでは検索再開手段90にて、遷移平均値が所定の値以下であった場合は113ステップに進み、所定の値以下になっていない場合は114ステップに進む。遷移平均値が所定の値以下とは、遷移後の現在解の評価関数値と遷移前の現在解の評価関数値の変化が少ないということである。現在解から遷移すべき隣接解へ順次遷移させていくときに、始めのうちは評価関数値が大幅に良くなるが、準最適解の近くまでくると評価関数値の変化が少なくなる。解の要素が多数あると、評価関数値の変化が少なくなっても準最適解を求めるまでの探索回数が多くなる場合があるが、評価関数値の変化が少なくなった時点での現在解と、探索を続けて求められる準最適解の評価関数値の差はそれほど大きくないと推定できるとともに、この差が大きくなる場合は次以降の探索で求められる可能性がある。従って、遷移平均値が所定の値以下の場合は、この探索を打ち切る意味で113ステップに進む。
113ステップでは、108ステップから移動してきた場合には、現在解13は準最適解であり、112ステップから移動してきた場合には最適解13は準最適解の近傍の値であるが、この現在解13を準最適解候補15として保存し、現在解13に初期解11を設定する。すなわち、この探索を打ち切り、次の探索で再度初期解から行うということである。なお、この初期解11は、入力手段20にて設定した初期解と必ずしも同じ値でなくてもよく、各要素の値をランダムな値を発生させる手段などを用いて設定させた値であってもよい。
114ステップでは、探索終了条件を満足しているかどうかの判断を行い、探索終了条件を満たしておらず再度探索が必要であれば103ステップに移動して探索を続け、探索終了条件を満足している場合には115ステップに移動する。115ステップでは出力手段30にて最良解12を出力する。
このように、遷移平均値が所定の値以下になった場合に、準最適解の探索を打ち切り他の準最適解の探索を開始するようにしたことにより、より評価関数値の良い解を見逃す可能性を減少させることができるとともに、探索時間を短くすることができる。
12最良解
13現在解
14隣接解
40評価関数値算出手段
80遷移平均値算出手段
90探索再開手段
13現在解
14隣接解
40評価関数値算出手段
80遷移平均値算出手段
90探索再開手段
Claims (1)
- 組合せ状態を解としてその評価関数値を求める評価関数値算出手段を有し、前記評価関数値が最良となる組合せ状態である最良解を求めるために、1の組合せ状態を現在解として初期設定し、現在解の隣の状態と定義された複数の隣接解の中から遷移すべき隣接解を決定し、現在解を遷移すべき隣接解へ遷移させることを繰り返すことで探索を行う組合せ最適解算出装置において、
遷移前の現在解の評価関数値と遷移後の現在解の評価関数値との比率を遷移平均値として算出する遷移平均値算出手段と、
前記遷移平均値が所定の値以下である場合に、1の組合せ状態を現在解として設定し、探索を再度開始する探索再開手段を備えたことを特徴とする組合せ最適解算出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010250599A (ja) * | 2009-04-16 | 2010-11-04 | Mitsubishi Electric Corp | 組合せ最適解を求めるデータ処理方法およびデータ処理装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07225752A (ja) * | 1993-12-16 | 1995-08-22 | Fujitsu Ltd | 状態遷移の概念を導入した問題解決演算装置および方法 |
JP2006195530A (ja) * | 2005-01-11 | 2006-07-27 | Mitsubishi Electric Corp | 組合せ最適解演算システム |
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