講演者および講演概要

シンポジウム「メタヒューリスティクスの活用」講演者紹介

講演1: 　

岩田 陽一（AtCoder 株式会社）

題目：　プログラミングコンテストにおけるヒューリスティック手法

概要

2006年から開催されているTopCoder Marathon Matchに加え、近年新たに始まった AtCoder Heuristic Contest (AHC) や Google Hash Codeなど最適解を求めることが困難な問題に対して、どれだけ良い解を求めることが出来たかを競う形式のプログラミングコンテストが近年盛り上がりを見せています。
これらのコンテストに長年参加し、またAHCにおいて出題を行ってきた経験を元に、最適化系コンテストにおいてよく取り上げられる題材と主要な解法について紹介します。

講演2: 　

永田 裕一（徳島大学）

題目：　巡回セールスマン問題に対する最強遺伝的アルゴリズムの設計思想

概要

メタヒューリスティクスの中でも遺伝的アルゴリズム(GA)は最も有名な手法の一つである．GAを組合せ最適化問題へ適用する試みは数多くなされているが，どのようにGAを設計すれば上手くいくかという一般的な指針を示すことは難しい．本講演では私が巡回セールスマン問題に対して考案したGAの成功例を通して，どのようなアイデアが性能向上に重要であったかを具体例として紹介する．紹介するアイデアは必ずしも汎用的なものではないが，メタヒューリスティクスをベースとした近似解法を開発する際のヒントになれば幸いである．

講演3: 　

濱田 直希（KLab 株式会社）

題目：　モバイルゲームにおける進化的多目的最適化と位相的データ解析

概要

「人間のように賢く振る舞うAI」はコンピューターゲームの黎明期から探求され、今も発展が続くテーマである。ゲームAIでは、その状態空間の広大さゆえに、厳密解法のみでなくメタヒューリスティックも頻繁に利用されている。近年ではモバイルゲームと機械学習の興盛により、ビッグデータを活用した新たなゲームAIの可能性が広がりつつある。本講演では、その一例として、モバイルゲームにおける進化的多目的最適化と位相的データ解析に関する取り組みを紹介する。

講演4: 　

野々部 宏司（法政大学）

題目：　メタヒューリスティックアルゴリズム設計・実装の勘所

概要

メタヒューリスティクスは、最適化アルゴリズムの枠組みのひとつであり、その特長としてアルゴリズム設計の自由度が高い点が挙げられます。メタヒューリスティクスの枠組みを用いて、あまり手間をかけずに何らかのアルゴリズムを作ることができる一方で、高性能な、あるいは実用上有用なアルゴリズムを作り上げるためには、設計や実装の際に気をつけるポイントがいくつかあります。本講演では、それらの点についてお話ししたいと思います。