問題構造の解析に基づく組合せ最適化アルゴリズムの自動構成
平成25年度でさきがけ研究修了

　産業や学術の幅広い分野において日々新たに生じる現実問題を解決する際に、適切なモデルとアルゴリズムを選択することは専門家でない利用者にとって困難な作業であり、これが組合せ最適化手法の普及を妨げる要因となっています。本研究では、入力データからアルゴリズムの性能向上に役立つ構造を発見して、問題の特徴に応じたアルゴリズムを自動的に構成する、知識発見手法に基づく新たな組合せ最適化手法の確立を目指します。