@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241666,
 author = {木村, 弘登 and 花田, 良子 and 中尾, 昌広 and 山本, 啓二 and Hiroto, Kimura and Yoshiko, Hanada and Masahiro, Nakao and Keiji, Yamamoto},
 issue = {1},
 month = {Dec},
 note = {Order/Degree Problems（ODP）におけるグリッドグラフは所与の頂点数（Order），次数（Degree），および辺の最大長をもつ 2 次元格子上に頂点が配置された無向連結グラフにおいて，頂点間の平均距離を最小化する組合せ最適化問題である．遺伝的アルゴリズム（GA）を組合せ最適化問題に適用するにあたり，交叉オペレータの設計は重要な課題である．本研究では，ODP グリッドグラフに対して，局所探索性能に優れた交叉手法である dMSXF を導入した GA を提案する．提案手法の探索性能について，ODP のための国際的なコンペティションである Graph Golf で提供されているベンチマーク問題を用いて評価する．, Grid graphs in Order/Degree Problems (ODP) are combinatorial optimization problems that minimize the average distance between vertices in an undirected connected graph whose vertices are arranged on a 2-dimensional grid with a given number of vertices (Order), degree (Degree), and maximum edge length. In applying genetic algorithms (GAs) to combinatorial optimization problems, the design of crossover operators is an important issue. In this study, we propose a GA for ODP grid graphs by introducing dMSXF, a crossover method with excellent local search performance. The search performance of the proposed method is evaluated using benchmark problems provided by Graph Golf, an international competition for ODP.},
 title = {グリッドグラフを対象とするOrder/Degree問題における多段階探索交叉を用いた遺伝的アルゴリズムの提案},
 year = {2024}
}