| 題名 | ノード配置問題に対する最良解集団を用いたアント最適化法 |
| 著者 | *大倉 慶一 (岡山理科大学大学院 工学研究科), 片山 謙吾, 南原 英生, 西原 典孝 (岡山理科大学 工学部 情報工学科) |
| Page | p. 458 |
| Keyword | 組合せ最適化, ノード配置問題, 局所探索法, アント最適化法 |
| Abstract | ネットワークに関連する組合せ最適化問題の一つとして，ノード配置問題(Node Placement Problem, NPP)がある．代表的なメタ戦略としてアント最適化法(Ant Colony Optimization, ACO)があるがNPPに対する適用例は報告されていなかったため，我々はk-swap局所探索法をACOに組み込んだメタ戦略を提案している．従来のACOでは，探索が集中化してしまい，効率的な探索を困難にすることが観測できた．そこで本論文では，ACOに対して，探索の多様性を持たせることを目的として，最良解集団を用いたものをはじめとする3種類のRestart処理を組み込んだACOを提案し，その性能の評価を行う． |
| 題名 | メタ戦略に対する戦略的制御法 |
| 著者 | *幸村 明典 (岡山理科大学大学院 工学研究科), 片山 謙吾, 南原 英生 (岡山理科大学工学部情報工学科) |
| Page | p. 459 |
| Keyword | 組合せ最適化,, 最大クリーク問題, 反復局所探索法, メタ戦略 |
| Abstract | 組合せ最適化問題に対して様々なメタ戦略が研究されており，その一つである反復局所探索法(Iterated Local Search，ILS)は与えられた解を改善し局所解を得る操作である局所探索(Local Search，LS)と，局所解から脱出する操作である突然変異(Kick)を反復し最適解を探索する．通常，Kick等のオペレータは1種類のものが採用される．しかし，最適化問題の全ての問題例に対して，有効である1種類のオペレータを設計することは難しいと考えられる．本論文ではそれぞれ異なる有効性を持つ複数のオペレータを，探索の状況に応じて適応的に選択する戦略的制御法(Strategic Controller, SC)を提案する．SCは様々なメタ戦略の操作に対して適用できる枠組みである． |
| 題名 | GPを用いた日経225先物取引のローソク足チャートによる戦略最適化モデル |
| 著者 | *坂本 和彦 (鳥取大学大学院 工学研究科), 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学) |
| Page | p. 460 |
| Keyword | 遺伝的プログラミング, 株式取引, ローソク足 |
| Abstract | 株式取引において,売買のタイミングを判断するには,これまでの株価の動きで現在の状況を分析し,それを元に将来の株価を予測することが必要である. このことから,株価の動きをグラフ化して,その動きや形から現在の状況を把握することが有効な手段となる. 本研究では,株価チャートの一つであるローソク足チャートに着目し,進化計算手法の一つである遺伝的プログラミング（GP)を用いて,実際の市場（日経225先物取引）の最適戦略を策定し,得られた戦略について検討した.その結果,本手法は有効な戦略を導出することが出来るものと考えられた. |
| 題名 | GPを用いた株式短期トレンドにおける取引戦略最適化 |
| 著者 | *藤平 康平 (鳥取大学大学院工学研究科), 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学) |
| Page | p. 461 |
| Keyword | 遺伝的プログラミング, 株式取引 |
| Abstract | 株式取引を行う際，刻々変動する株価の中で適切なタイミングで売買を行うことが要求される．その中で投資効果を高めるためには，様々な状況を分析し，将来の株価を予測することが必要となる．また，日本市場の株価を予測するためには，日本の株式市場が開く前に既に終了した前日のアメリカ市場の動きを考慮に入れる必要がある．これは，日本の株式市場がアメリカ市場に強く影響を受けるためである． 本研究では，アメリカの株価指数であるダウ平均株価を考慮に入れ株式取引を行うことで，実際に日本の株式取引に対して有効であるかを検証する．取引戦略として進化計算手法の一つである遺伝的プログラミング(GP)を用いて，短期トレンド取引を最適化することを試みた． |
| 題名 | 短時間労働者勤務表の多段階最適化における休憩時間割当による勤務者数不足問題の検討 |
| 著者 | *田中 直文 (鳥取大学大学院工学研究科), 中嶋 亮輔 (鳥取大学工学部), 大木 誠 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 462 |
| Keyword | 遺伝的アルゴリズム, 最適化, 勤務表, 自動作成 |
| Abstract | アルバイトやパートタイマと呼ばれる短時間労働者が多く勤務している比較的規模の大きなホームセンタでは、人によって異なる希望勤務時間帯や熟練職種など様々な条件を考慮して勤務を割り当てる。そのための勤務表は、当該月の直前に提出された希望勤務表に基づいて作成されるが、通常、人員不足の時間帯が数多く発生する。この人員不足の時間帯を掲示し、再募集が行われる。したがってなるべく早期に当該月全体の勤務表を得られることが求められる。現在、人の手によって短時間労働者勤務表は作成されており、多大な時間と労力を要している。短時間労働者勤務表を計算機により自動作成することにより人的、時間的コストの削減が期待できる。 |