講演情報
[2J5-OS-36a-04]最小限のドメイン知識注入と柔軟な定式化によって要件複雑化に頑健な性能を持つメタヒューリスティックソルバー
〇本橋 智光1,2、棚橋 耕太郎1、梅谷 俊治1、中田 百科1 (1. 株式会社リクルート、2. サスメド株式会社)
キーワード：
数理最適化、メタヒューリスティックス、最適化ソルバー、Rust
本研究は、現実の最適化問題で要件が複雑化しても性能劣化しにくいメタヒューリスティックソルバーの実現を目的とする。提案ソルバーは、決定変数への最小限のドメイン知識注入により追加要件を近傍操作の変更なく評価時に反映する仕組みと、if文やreduce関数や中間変数等による柔軟な定式化で補助変数を排除し、要件追加を式の変更のみで吸収する仕組みにより、この頑健性を達成する。CVRPとJSPおよびそれぞれに現実的要件を追加した問題でPuLPとORToolsと比較した結果、既存ソルバーが要件追加に伴い大幅に性能劣化する一方、提案ソルバーは安定した解品質を維持し、要件複雑化への頑健性を確認した。