超大規模問題に対する遺伝的アルゴリズムの開発

解くべき最適化問題（特に組合せ最適化問題）の規模が大きくなってくると，最適化に必要な計算時間も膨大なものとなってしまう．そこで，並列計算を用いて短時間で最適化を行うための並列計算法を開発する．例えば，200万都市規模の巡回セールスマン問題（有名なベンチマーク問題で，200万個の地球上の都市を最短経路で一周する経路を見つける）の既知最良解を更新するための並列遺伝的アルゴリズムを構築する．このような研究を通して，さまざまな問題に対して適用可能な並列遺伝的アルゴリズムの基礎的な枠組みを構築することを目指します．