シールド工法は世界中で用いられているトンネル工法の1つで，都市部等の厳しい条件下でのトンネル建設に必要不可欠な工法である．現在シールド工事の施工計画時に技術者によって行われているセグメント割付は，自動化と最適化による省人化と施工コストの削減が見込まれ，制約付組合せ最適化問題として近年盛んに研究されている． Iharaらは組合せ最適化問題のために提案されたPSOの一種であるInteger Categorical Particle Swarm Optimization (ICPSO)とε制約法を組合せたεICPSOを開発し，実験における全問題設定で既存手法のスコアを統計的に有意に上回った．しかし，次元数の大きい問題設定において課題の残る結果となった． 次元数の大きい問題に取組む上では分割統治法がよく用いられている．分割統治の考え方を進化計算に導入したフレームワークとしてCooperative Coevolution (CC) がある．本稿ではεICPSOの更なる改良のためICPSOにCCのフレームワークを導入し，そのセグメント割付に対する有効性を実データを用いた二次元シミュレーション実験によって検証する．
