@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00059006,
 author = {櫻井義尚 and 小野山, 隆 and 久保田, 仙 and 中村, 嘉宏 and 鶴田節夫 and Yoshitaka, Sakurair and Takashi, Onoyama and Sen, Kubota and Yoshihiro, Nakamura and SetsuoTsuruta},
 issue = {135(2006-BIO-007)},
 month = {Dec},
 note = {サプライチェーンマネージメントに適用可能な広域物流網シミュレータなどの実現には時間などの制約がある数十から数百都市の大規模巡回セールスマン問題（TSP)を対話的応答時間内に専門家レベルの最適度で解くことを要求される。この要求を満たすために、局所利己的遺伝子動的制御GA(Locally Selfish-gene Dynamic Control GA)を提案した。この手法では、１つの個体の染色体を構成する個々の遺伝子は同じ個体内の他の遺伝子の制約を無視して局所的利己的にその遺伝子の制約だけを満たす。こうして、制約違反を起こした個体をある程度許容し、改善の機会を与える。またこの許容度合いを強制的な修正率および環境変数である突然変異率などと同期させて動的に制御することにより進化を促進する。本解法の適用で、時間制約が存在する大規模TSPにおいて最大誤差が１割前後の解が数秒以内に求まることを実験により確認した。, Large-scale distribution network simulation applicable to supply-chain management requires to solve tens of time-constraint large-scale (max 100 cities) Traveling Salesman Problems (TSP) within interactive response time, with practicable optimality. To meet this requirement, a Locally Selfish-gene Dynamic Control GA is proposed. Here, each gene of an individual satisfies only its constraints selfishly, disregarding the constraints of other genes in the same individual. Further, to some extent, even individuals that violate constraints can survive over generations and are given the chance of improvement. Moreover, evolution is promoted by dynamically changing the degree of the tolerance. Our experiment proves that this method provides expert-level solutions for time constraint large-scale TSPs within a few seconds.},
 title = {制約付きＴＳＰのための局所利己的遺伝子動的制御ＧＡの提案},
 year = {2006}
}