JPH07141323A

JPH07141323A - 組合せ最適化装置

Info

Publication number: JPH07141323A
Application number: JP17208193A
Authority: JP
Inventors: Hitoshi Araki; 均荒木; Ryuichi Mato; 隆一間藤; Hitoshi Kato; 等加藤; Shinji Nojima; 晋二野島
Original assignee: Agency of Industrial Science and Technology
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 1993-06-21
Filing date: 1993-06-21
Publication date: 1995-06-02

Abstract

(57)【要約】【目的】最適化の過程で得られた途中結果から最適化
を再実行できるようにし、最適化の処理時間を短縮する
ことを目的とする。【構成】最適化の途中に得られる組合せデータを複数
格納する中間的組合せデータ記憶手段１０６と、中間的
組合せデータ記憶手段１０６に格納された複数の組合せ
データから一つの組合せデータを選択する組合せデータ
選択手段１０９を設け、再実行可能最適化手段１０５が
選択された組み合わせデータから最適化を再実行するこ
とで、満足できる組合せデータを見つけるための処理時
間を短縮する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、要素の組合せにより、
その個数が膨大となる組合せ候補から、最適もしくは準
最適な組合せを見つける組合せ最適化装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】最近、情報処理の分野で、膨大な個数の
組合せ候補から最適もしくは準最適な組合せを見つける
組合せ最適化装置が盛んに利用されるようになってき
た。この組合せ最適化装置は、各組合せについて、評価
値としてコストが計算できるとき、コスト最小もしくは
それに近い組合せを求める装置であり、例えば、サイエ
ンス（S.Karkpatrick, C.D.Gelatt and M.P.Vecchi, "O
ptimization by SimulatedAnnealing", Sciencs, Vol.2
20, No.4598, pp.671-680, 1983）に記載されたシミュ
レーティッド・アニーリングを用いた構成が知られてい
る。以下、図７を参照して、シミュレーティッド・アニ
ーリングを用いた組合せ最適化装置について説明する。

【０００３】図７において、７１は組合せを構成する要
素データの入力を行う要素データ入力手段、７２は要素
データを格納する要素データ格納手段、７３は要素デー
タの組合せを表わす組合せデータを生成する組合せデー
タ初期生成手段、７４は組合せデータを格納する組合せ
データ記憶手段、７５は組合せデータの変形を繰り返す
ことにより、コスト最小もしくはそれに近い組合せ求め
る組合せデータ最適化手段、７６は最終的に得られれた
組合せデータを出力する組合せデータ出力手段である。

【０００４】以上のような構成において、組合せ最適化
の対象として巡回セールスマン問題を例にとり、その動
作について図８、図９を用いて説明する。図８は、装置
の動きを、図９は巡回セールスマン問題を図示したもの
である。

【０００５】巡回セールスマン問題は、Ｎ個の都市をす
べて一度だけ訪問し、その距離の総和が最小となるよう
に巡回する都市の順番を決定する問題である。ただし、
あらかじめ各都市の座標が与えられ、都市間の距離は計
算できるものとする。この問題では、配置は巡回する都
市の順番であり、例えば、８都市巡回セールスマン問題
において、図９（ａ）のように都市１，都市
２，．．．，都市８の順に巡回する場合の組合せデータ
は(1,2,3,4,5,6,7,8)と表すことができる。また、距離
の総和がコストとなる。

【０００６】まず、要素データ入力手段７１により要素
データとして、各都市の座標が入力され、要素データ記
憶手段７２に格納される。次に、組合せデータ初期生成
手段７３は、要素データ記憶手段７２に格納されている
要素データをもとに組合せデータを一つ生成する。例え
ば、都市を番号順に並べることにより組合せデータ(1,
2,3,4,5,6,7,8)を生成する。このような組合せデータ
は、要素データから都市の個数を求めることにより生成
することができる。

【０００７】次に、組合せデータ初期生成手段７３は、
生成した組合せデータを組み合わせデータ記憶手段７４
に格納する。そして、組合せデータ最適化手段７５は、
組合せデータ記憶手段７４に格納された組合せデータに
変換を繰り返し、最適な組合せデータに近づけていく。
シミュレーティッド・アニーリングを用いた組合せ最適
化装置では、変換により生成された組合せデータを受理
するか否かは、温度と呼ばれる内部パラメータＴに依存
する。Ｔは、最初、十分大きな値に設定され、組合せデ
ータの変換を繰り返しながら徐々に０に近づけていく。
温度Ｔの減少法として、様々な手法が提案されている
が、以下では、最も単純な温度減少法を用いた場合の組
合せデータ最適化手段７５の動作について、図８に示し
たフローチャートとともに説明する。

【０００８】まず、８０１で温度Ｔの初期値Ｔ₀（＞
０）、温度減少率α（０＜α＜１）、一定温度変換数Ｌ
の値を設定する。これらは、シミュレーティッド・アニ
ーリング：セオリー・アンド・アプリケーションズ（P.
J.M.van Laarhoven and E.H.L.Aarts, "Simulated Anne
aling: Theory and Applications", Kluwer AcademicPu
blishers, pp.55-75, 1987)などに記載されている方法
で設定される。次に、８０２で一定温度Ｔ_kでのカウン
ト数を０にセットする。そして、８０３で組合せデータ
記憶手段７５に格納された組合せデータにランダムな変
換を行ない、新しい組合せデータを生成する。

【０００９】ランダムな変換とは、例えば、二つの都市
ａ，ｂをランダムに選び、都市ａから都市ｂに至る経路
を逆転する変換である。現在の組合せデータが(1,2,3,
4,5,6,7,8)で、都市３、都市７が選ばれたならば、図９
（ｂ）のように巡回する組合せデータ(1,2,3,6,5,4,7,
8)が生成される。このようなランダムな変換を行ない、
新たな組合せデータを生成した後、８０４で現在の組合
せデータのコストｃと変換された組合せデータのコスト
ｃ’のコスト差△ｃ＝ｃ’−ｃを計算する。そして、８
０５で△ｃと現在の温度Ｔ_kに基づいて変換された組合
せデータを受理するか否かを決定する。すなわち、△ｃ
≦０の場合は無条件に受理し、△ｃ＞０の場合は０以上
１未満の乱数ｘを発生させ、（数１）を満たすならば受
理し、満たさないならば受理しない。

【００１０】

【数１】そして、受理ならば、８０６で組合せデータ記憶手段７
４に格納された現在の組合せデータを捨てて、代わり
に、変換された組合せデータを格納する。受理しないな
らば、変換された組合せデータは捨てて、現在の組合せ
データをそのまま組合せデータ記憶手段７４に格納して
おく。次に、８０７で一定温度Ｔ_kで組合せデータの生
成を行なった回数をカウントし、８０８で温度Ｔ_kでの
変換を終了するかを判定する。すなわち、カウント数が
一定温度変換数Ｌよりも小さければ、再び８０３から繰
り返す。そうでなければ、８０９で停止条件を満たして
いるかどうかを調べる。停止条件は、シミュレーティッ
ド・アニーリング：セオリー・アンド・アプリケーショ
ンズ（P.J.M.van Laarhoven and E.H.L. Aarts, "Simul
ated Annealing: Theory and Applications", Kluwer A
cademic Publishers, pp.55-75, 1987)などに記載され
ている方法で判定する。停止条件を満たしているなら
ば、組合せデータ記憶手段７４に格納された組合せデー
タを最適な組合せデータとして処理を終了する。その
後、組合せデータ出力手段７６により組合せデータ記憶
手段７４に格納されている組合せデータを出力する。一
方、８０９で停止条件を満たしていなければ、８１０で
Ｔ_k+1＝α・Ｔ_kとして温度を小さくし、８０２から繰り
返す。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のような
組合せ最適化装置では、最適化の結果得られた組合せデ
ータが満足できるものではない場合、初期の組合せデー
タ、もしくは乱数の発生系列を変えて、最初から組合せ
最適化装置を再実行しなければならず、満足できる組合
せデータを得るには、膨大な処理時間が掛かるという課
題を有していた。

【００１２】本発明は上記課題を鑑み、第１の目的は、
最適化の結果得られた組合せデータが満足できるもので
はない場合、最適化過程で得られた途中結果から再実行
できるようにし、満足できる組合せデータを得るための
処理時間を短縮するものであり、第２の目的は、再実行
の際、組合せデータの部分的な最適化ができるようにす
るものである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の第１の技術的解決手段は、要素データの入
力を行う要素データ入力手段と、要素データを格納する
要素データ記憶手段と、初期の組合せデータを生成する
組合せデータ初期生成手段と、組合せデータを格納する
組合せデータ記憶手段と、組合せデータの変形を繰り返
すことにより組合せデータを最適化し、その途中結果か
ら再び最適化を実行できる再実行可能最適化手段と、最
適化の途中に得られる組合せデータを複数格納する中間
的組合せデータ記憶手段と、最適化の途中で保持する内
部パラメータ、及び組合せデータの評価値を格納する最
適化過程記憶手段と、要素データ、複数の組合せデー
タ、内部パラメータ、及び組合せデータの評価値から最
適化の途中結果を表示する途中結果表示手段と、前記中
間的組合せデータ記憶手段に格納された組合せデータか
ら一つの組合せデータを選択し、選択された組合せデー
タを前記組合せデータ記憶手段に格納する組合せデータ
選択手段と、最適化を再実行するための内部パラメータ
を入力する再実行用パラメータ入力手段と、最終的に得
られれた組合せデータを出力する組合せデータ出力手段
を設けたものである。

【００１４】また、第２の技術的解決手段は、組合せデ
ータの部分的な最適化を行うために、組合せデータの一
部を指定する最適化部分指定手段を第１の技術的解決手
段に付加したものである。

【００１５】

【作用】本発明は第一の構成により、要素データ入力手
段により要素データを入力し、入力された要素データは
要素データ記憶手段に格納される。次に、要素データ記
憶手段に格納された要素データをもとに、組合せデータ
初期生成手段が初期の組合せデータを生成し、その組合
せデータを組み合わせデータ記憶手段に格納する。そし
て、再実行可能最適化手段が、要素データ記憶手段に格
納された要素データを用いて、組合せデータ記憶手段に
格納された組合せデータの最適化を実行する。再実行可
能最適化手段は組合せデータの変形を繰り返すことによ
り組合せデータを最適化し、その最適化の過程で得られ
る組合せデータを中間的組合せデータ記憶手段に格納す
る。また、その最適化の過程で得られる内部パラメー
タ、及び組合せデータの評価値を最適化過程記憶手段に
格納する。そして、再実行可能最適化手段が最初の最適
化を終了した後、要素データ記憶手段に格納された要素
データと、中間的組合せデータ記憶手段に格納された複
数の組合せデータと、最適化過程記憶手段に格納された
内部パラメータ、及び組合せデータの評価値を用いて、
最適化の途中結果を途中結果表示手段に表示する。そし
て、組合せデータ選択手段により、中間的組合せデータ
記憶手段に格納された組合せデータから一つの組合せデ
ータを選択し、その組合せデータを組合せデータ記憶手
段に格納する。そして、最適化を再実行するための内部
パラメータを再実行用パラメータ入力手段により入力す
る。その後、組合せデータ記憶手段に格納された組合せ
データに対して、再実行可能最適化手段が最適化を再実
行する。再実行時の最適化に於いても、最初に行った最
適化の時と同様の処理を行い、中間的な組合せデータ記
憶手段に満足できる組合せデータが格納されるまで、最
適化の再実行を繰り返す。満足できる組合せデータか否
かは、途中結果表示手段を用いて判断し、満足できる組
合せデータが得られれば、それを組合せデータ選択手段
により選択し、組合せデータ記憶手段に格納する。そし
て、組合せデータ出力手段が組合せデータ記憶手段に格
納された組合せデータを出力する。

【００１６】以上のように、最適化の過程で得られる組
合せデータを中間的組合せデータに格納することによ
り、中間的組合せデータに格納された組合せデータを用
いて最適化を再実行するため、満足できる組合せデータ
を得るための処理時間を短縮することができる。

【００１７】また、第２の構成により、最適化部分指定
手段は、最適化したい組合せデータの部分を指定し、そ
の部分を再実行可能最適化手段に知らせ、再実行可能最
適化手段がその部分だけを最適化することにより、組合
せデータの部分的な最適化ができる。

【００１８】

【実施例】

（実施例１）以下、本発明の第１の実施例について図面
を参照しながら説明する。図１において、１０１は要素
データの入力を行う要素データ入力手段、１０２は要素
データを格納する要素データ記憶手段、１０３は初期の
組合せデータを生成する組合せデータ初期生成手段、１
０４は組合せデータを格納する組合せデータ記憶手段、
１０５は組合せデータの変形を繰り返すことにより組合
せデータを最適化し、その途中結果から再び最適化を実
行できる再実行可能最適化手段、１０６は最適化の途中
に得られる組合せデータを複数格納する中間的組合せデ
ータ記憶手段、１０７は最適化の途中で得られる内部パ
ラメータ、及び組合せデータの評価値を格納する最適化
過程記憶手段、１０８は要素データ、複数の組合せデー
タ、内部パラメータ、及び組合せデータの評価値から最
適化の途中結果を表示する途中結果表示手段、１０９は
中間的組合せデータ記憶手段１０６に格納された組合せ
データから一つの組合せデータを選択し、選択された組
合せデータを組合せデータ記憶手段１０４に格納する組
合せデータ選択手段、１１０は内部パラメータを入力す
る再実行用パラメータ入力手段、１１１は最終的に得ら
れれた組合せデータを出力する組合せデータ出力手段で
ある。

【００１９】以上のような図１の構成において、以下そ
の動作について図２に示すフローチャートともに説明す
る。最適化の対象は、前に述べた巡回セールスマン問題
とする。

【００２０】まず、要素データ入力手段１０１により要
素データとして、各都市の座標が入力され、要素データ
記憶手段１０２に格納される。次に、組合せデータ初期
生成手段１０３は、要素データ記憶手段１０２に格納さ
れている要素データをもとに組合せデータを一つ生成す
る。例えば、都市を番号順に並べることにより組合せデ
ータ(1,2,3,4,5,6,7,8)を生成する。次に、組合せデー
タ初期生成手段１０３は、生成した組合せデータを組み
合わせデータ記憶手段１０４に格納する。そして、再実
行可能最適化手段１０５は、組合せデータ記憶手段１０
４に格納された組合せデータに変換を繰り返し、最適な
組合せデータに近づけていく。図２は再実行可能最適化
手段１０５の一実施例フローチャートである。

【００２１】再実行可能最適化手段１０５は、まず、２
０１で温度Ｔの初期値Ｔ₀（＞０）、温度減少率α（０
＜α＜１）、一定温度変換数Ｌの値を設定する。これら
は、シミュレーティッド・アニーリング：セオリー・ア
ンド・アプリケーションズ（P.J.M.van Laarhoven and
E.H.L. Aarts, "Simulated Annealing: Theory and App
lications", Kluwer Academic Publishers, pp.55-75,
1987)などに記載されている方法で設定される。次に、
２０２で一定温度Ｔ_kでのカウント数を０にセットす
る。そして、２０３で組合せデータ記憶手段１０４に格
納された組合せデータにランダムな変換を行ない、新し
い組合せデータを生成する。ランダムな変換とは、例え
ば、二つの都市ａ，ｂをランダムに選び、都市ａから都
市ｂに至る経路を逆転する変換である。このようなラン
ダムな変換を行ない、新たな組合せデータを生成した
後、２０４で現在の組合せデータのコストｃと変換され
た組合せデータのコストｃ’のコスト差△ｃ＝ｃ’−ｃ
を計算する。そして、２０５で△ｃと現在の温度Ｔ_kに
基づいて変換された組合せデータを受理するか否かを決
定する。すなわち、△ｃ≦０の場合は無条件に受理し、
△ｃ＞０の場合は０以上１未満の乱数ｘを発生させ、
（数２）を満たすならば受理し、満たさないならば受理
しない。

【００２２】

【数２】そして、受理ならば、２０６で組合せデータ記憶手段１
０４に格納された現在の組合せデータを捨てて、代わり
に、変換された組合せデータを格納する。受理しないな
らば、変換された組合せデータは捨てて、現在の組合せ
データをそのまま組合せデータ記憶手段１０４に格納し
ておく。次に、２０７で一定温度Ｔ_kで組合せデータの
生成を行なった回数をカウントし、２０８で温度Ｔ_kで
の変換を終了するかを判定する。すなわち、カウント数
が一定温度変換数Ｌよりも小さければ、再び２０３から
繰り返す。そうでなければ、２０９で組合せデータを中
間的組合せデータ記憶手段１０６に格納し、２１０で温
度Ｔ_k、現在のコストを最適化過程記憶手段に格納す
る。そして、２１１で停止条件を満たしているかどうか
を調べる。停止条件は、シミュレーティッド・アニーリ
ング：セオリー・アンド・アプリケーションズ（P.J.M.
van Laarhoven and E.H.L. Aarts, "SimulatedAnnealin
g: Theory and Applications", Kluwer Academic Publi
shers, pp.55-75, 1987)などに記載されている方法で判
定する。停止条件を満たしていなければ、２１２でＴ
_k+1＝α・Ｔ_kとして温度を小さくし、２０２から繰り返
す。停止条件を満たしているならば、再実行用パラメー
タ入力手段１０８からの指示を待ち、２１２で再実行用
パラメータ入力手段１０８からの指示が再実行ならば、
２１３で再実行開始温度を設定し、再び２０２から繰り
返す。再実行でなければ、組合せデータ記憶手段８４に
格納された組合せデータを最適な組合せデータとして処
理を終了する。その後、組合せデータ出力手段８６によ
り組合せデータ記憶手段１１０に格納されている組合せ
データを出力する。

【００２３】再実行可能最適化手段１０５が２１１で停
止条件を満たし、停止を決定した後、途中結果表示手段
１０７は要素データ記憶手段１０２に格納された要素デ
ータと、中間的組合せデータ記憶手段１０６に格納され
た複数の組合せデータを用いて、最適化の過程で得られ
た途中結果を表示する。巡回セールスマン問題では、要
素データは都市の座標で、組合せデータは巡回する都市
の順番である。そのため、要素データが図３に示すよう
な都市座標を持ち、組合せデータが(1,2,4,5,3,6,7,8)
であるならば、図４のような巡回経路を途中結果表示手
段１０８により表示する。中間的組合せデータ格納手段
１０６には、複数の組合せデータが格納されているの
で、各組合せデータに対応する巡回経路を途中結果表示
手段１０８に表示する。更に、途中結果表示手段１０８
は、最適化過程記憶手段１０７に格納された温度とコス
トを用いて、図５のような温度とコストの推移を表示す
る。その後、組合せ最適化装置の操作者は途中結果表示
手段１０８に表示された巡回経路を見ながら、組合せデ
ータ選択手段１０９により中間的組合せデータに格納さ
れた複数の組合せデータからから一つの組合せデータを
選択する。そして、選択された組合せデータは、組合せ
データ記憶手段１０４に格納される。その後、再実行用
パラメータ入力手段１０９を用いて再実行するか否かを
入力し、再実行するならば、その開始温度を入力する。
開始温度の値は、途中結果表示手段１０７に表示された
温度とコストの推移を参考にして入力する。一方、組合
せデータ選択手段により選択した組合せデータが満足で
きるもので、再実行の必要がないならば、その旨を組合
せデータ最適化手段１０５に知らせる。

【００２４】以上、第１の実施例によれば、最適化の過
程で得られる組合せデータを中間的組合せデータ記憶手
段１０６に格納することにより、中間的組合せデータ記
憶手段１０６に格納された組合せデータを用いて再実行
することができる。

【００２５】（実施例２）以下、本発明の第２の実施例
について図面を参照しながら説明する。図６において、
６０１は要素データの入力を行う要素データ入力手段、
６０２は要素データを格納する要素データ記憶手段、６
０３は初期の組合せデータを生成する組合せデータ初期
生成手段、６０４は組合せデータを格納する組合せデー
タ記憶手段、６０５は組合せデータの変形を繰り返すこ
とにより組合せデータを最適化し、その途中結果から再
び最適化を実行できる再実行可能最適化手段、６０６は
最適化の途中に得られる組合せデータを複数格納する中
間的組合せデータ記憶手段、６０７は最適化の途中で得
られる内部パラメータ、及び組合せデータの評価値を格
納する最適化過程記憶手段、６０８は要素データ、複数
の組合せデータ、内部パラメータ、及び組合せデータの
評価値から最適化の途中結果を表示する途中結果表示手
段、６０９は中間的組合せデータ記憶手段６０６に格納
された組合せデータから一つの組合せデータを選択し、
選択された組合せデータを組合せデータ記憶手段６０４
に格納する組合せデータ選択手段、６１０は内部パラメ
ータを入力する再実行用パラメータ入力手段、６１１は
最終的に得られれた組合せデータを出力する組合せデー
タ出力手段で、以上は図１の構成と同様な手段である。
６１３は組合せデータの一部を指定する最適化部分指定
手段である。

【００２６】以上のような図６の構成において、要素デ
ータ入力手段６０１、要素データ記憶手段６０２、組合
せデータ初期生成手段６０３、組合せデータ記憶手段６
０４、中間的組合せデータ記憶手段６０６、最適化過程
記憶手段６０７、途中結果表示手段６０８、組合せデー
タ選択手段６０９、再実行用パラメータ入力手段６１
０、組合せデータ出力手段６１２は第１の実施例で説明
した動作を行なう。但し、組合せ最適化装置の操作者が
再実行用パラメータ入力手段により再実行の開始を行う
前に、最適化部分指定手段により最適化したい組合せデ
ータの部分を指定し、その部分を再実行可能最適化手段
に知らせる。そして、再実行可能最適化手段６０５がそ
の部分だけを最適化する。例えば、組合せデータ選択手
段６０９により選択された組合せデータが図４に示す巡
回経路に対応する組合せデータで、最適化したい部分が
都市４から都市６に至る経路であるとする。この時、都
市４から都市６に至る経路を構成している都市３、都市
４、都市５、都市６が最適化する部分であることを、最
適化部分指定手段６１３が再実行可能最適化手段６０５
に知らせる。そして、再実行可能最適化手段６０５は、
都市３、都市４、都市５、都市６からランダムに二つの
都市ａ、都市ｂを選択し、都市ａから都市ｂに至る経路
を逆転する変換をランダムな変換とし、新しい組合せデ
ータの生成を繰り返す。以上のようにすることで、組合
せデータの部分的な最適化ができる。

【００２７】

【発明の効果】以上のように本発明は、最適化の過程で
得られた組合せデータを用いて最適化を再実行するた
め、満足できる組合せデータを得るための処理時間を短
縮することができる。また、組合せデータの部分的な最
適化ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における組合せ最適化装
置のブロック図

【図２】第１の実施例における再実行可能最適化手段の
動作を示したフローチャート

【図３】第１の実施例に於ける巡回セールスマン問題の
要素データ図

【図４】第１及び第２の実施例に於ける巡回セールスマ
ン問題の巡回経路図

【図５】第１の実施例における温度とコストの推移図

【図６】本発明の第２の実施例における組合せ最適化装
置のブロック図

【図７】従来の組合せ最適化装置のブロック図

【図８】従来の組合せデータ最適化手段の動作を示した
フローチャート

【図９】従来の組合せ最適装置のにおける巡回セールス
マン問題の巡回経路図

【符号の説明】

１０１要素データ入力手段１０２要素データ記憶手段１０３組合せデータ初期生成手段１０４組合せデータ記憶手段１０５再実行可能最適化手段１０６中間的組合せデータ記憶手段１０７最適化過程記憶手段１０８途中結果表示手段１０９組合せデータ選択手段１１０再実行用パラメータ入力手段１１１組合せデータ出力手段６０１要素データ入力手段６０２要素データ記憶手段６０３組合せデータ初期生成手段６０４組合せデータ記憶手段６０５再実行可能最適化手段６０６中間的組合せデータ記憶手段６０７最適化過程記憶手段６０８途中結果表示手段６０９組合せデータ選択手段６１０再実行用パラメータ入力手段６１１組合せデータ出力手段７１要素データ入力手段７２要素データ記憶手段７３組合せデータ初期生成手段７４組合せデータ記憶手段７５組合せデータ最適化手段７６組合せデータ出力手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者野島晋二大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】組合せを構成する要素データの入力を行
う要素データ入力手段と、要素データを格納する要素デ
ータ記憶手段と、要素データの組合せを表わす組合せデ
ータを生成する組合せデータ初期生成手段と、組合せデ
ータを格納する組合せデータ記憶手段と、組合せデータ
記憶手段に格納された組合せデータの変形を繰り返すこ
とにより組合せデータを最適化しその途中結果から再び
最適化を実行する再実行可能最適化手段と、前記再実行
可能最適化手段が行う最適化の途中に得られる組合せデ
ータを複数格納する中間的組合せデータ記憶手段と、前
記再実行可能最適化手段が最適化の途中で保持する内部
パラメータ及び組合せデータの評価値を格納する最適化
過程記憶手段と、前記要素データ記憶手段に格納された
要素データと、前記中間的組合せデータ記憶手段に格納
された複数の組合せデータと、前記最適化過程記憶手段
に格納された内部パラメータと組合せデータの評価値か
ら最適化の途中結果を表示する途中結果表示手段と、前
記中間的組合せデータ記憶手段に格納された組合せデー
タから一つの組合せデータを選択し、選択された組合せ
データを前記組合せデータ記憶手段に格納する組合せデ
ータ選択手段と、最適化を再実行するための内部パラメ
ータを入力する再実行用パラメータ入力手段と、得られ
れた組合せデータを出力する組合せデータ出力手段を具
備する組合せ最適化装置。
【請求項２】再実行可能最適化可能手段へ組合せデー
タの一部を指定する最適化部分指定手段を具備する請求
項１記載の組合せ最適化装置。