現実の意思決定状況においては，各意思決定者 (DM: Decision Maker) が相互に独立し，競合する目的をもち，二人のDMの決定が逐次的に行われるような2レベル計画問題として定式化されることが少なくない．2レベル計画問題における意思決定は上位レベルから下位レベルへと順に行われ，各々のレベルのDMは，他のレベルのDMの意思決定の影響を受けながら，自己の目的関数を最適にするように意思決定を行う．2レベル計画問題において二人のDMは互いに相手と自らの目的関数と制約条件を知っており，下位レベルのDMは上位レベルのDMの選択した決定を十分に知った上で自らの目的を最適にする決定を選択し，そのような仮定の下で上位レベルのDMも自己の目的を最適にする決定を選択する．このように定義される解のことをStackelberg解と呼ぶ．本研究では，Kennedyらによって提案された生物群最適化 (Particle Swarm Optimization: PSO) に基づく発見的解法を提案し，2レベル非線形計画問題のStackelberg解の導出を試みる．提案する手法の有効性を検証するために数値実験を実施する．その際，著者らによって提案された浮動小数点型遺伝的アルゴリズムを用いた計算手法と提案手法を比較する．
