抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
Memetic Algorithm(MA)は,遺伝的アルゴリズム(GA)と局所探索(LS)を組み合せた手法で,大域的探索能力は高いが,局所的探索能力が劣っているGAにLSを組み合せることで探索能力を向上させる。本稿では,GAの代表的な適用対象である組合せ最適化問題におけるLSの有効性を,代表的な組合せ最適化問題である勤務シフト問題にMAを適用して検証した。具体的には,まず,勤務シフト問題を定式化し,その条件を満たすための2種類のLSを提案した。さらに,提案したLSを導入したMAを用いてGA単体との探索性能を比較するとともに,GA then LSとGA with LSを比較することでMAの構成について検討した。実験の結果,GA with LSが最も優れた探索性能をもつことが明らかになった。