本論文は、エッジ、フォグ、クラウドにまたがるコンピューティング・コンティニュアム環境におけるサービス配置の最適化問題に対して、複合的なハイブリッド島モデル多目的進化アルゴリズム（MOEA）を適用する研究である。この研究の核となる革新は、新しい汎用ハイブリッドアルゴリズムの設計ではなく、この特定の最適化領域に対する異種ハイブリッド化の体系的な適用と分析にある。 研究では2つの独立した実験を実施している。第1の実験では、NSGA-II、NSGA-III、U-NSGA-III、SMS-EMOAという4つの最先端MOEAを検証した。第2の実験では、NSGA-II、MOEA/TS、MOCPOをベースとした補完的なハイブリッド構成を用い、複数の島が解を共進化させ定期的に交換する設計とした。このアプローチは島間での補完的な探索行動を実現し、コンピューティング・コンティニュアムの分散型エッジ・フォグ・クラウド構造と自然に適合し、スケーラブルな並列実行を促進する。 評価では2つの仮説を検証している。第1は、ハイブリッド協力がスタンドアロンアルゴリズムに対して有意なパフォーマンス向上をもたらすか、第2は、すべての構成アルゴリズムが最終結果に等しく貢献するかである。パレートフロント品質指標（GD、IGD、HV、S、STE）と遺伝的負荷に基づく追跡可能性分析を組み合わせることで、各島が進化した解に対する貢献度を定量化した。30回の独立した実行を通じて、ハイブリッド手法はほとんどのスタンドアロンベースラインを上回り、統計検定により有意な改善が確認された。また、島間での不均一な貢献が観察され、ハイブリッド協力の有効性が解釈可能な形で実証された。