制約付き最適化問題は，非常に重要であり，現実世界に頻繁に現われる問題である．
α制約法は制約付き最適化のための新しい変換法である．
α制約法には，探索点がどの程度制約を満たすかを示す制約満足度が導入されるとともに，制約満足度に基づき探索点を比較するαレベル比較が導入されている．
α制約法は，通常の比較をαレベル比較に置換することにより，制約のない問題に対する最適化アルゴリズムを制約付き問題に対するアルゴリズムに変換することができる．
本研究では，制約領域の境界の近傍を探索し，探索点の収束速度を制御するために，非線形Simplex法に対して，突然変異の導入を含む幾つかの改良を行った．
さらに，改良されたSimplex法にα制約法を適用することにより，制約付き問題のための改良型αSimplex法を提案した．
改良型αSimplexの有効性を示すために，様々な制約付き最適化問題についてstochastic ranking法との比較を行った．