アントコロニー最適化における上位ランク限定ランダム選択方式の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-4

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): A random selection method limited to superior ranking in Ant Colony Optimization

著者名: 永田 昌彦(山口大学),大林 正直(山口大学),呉本 尭(山口大学),小林 邦和(山口大学)

著者名(英語): Masahiko Nagata(Yamaguchi University),Masanao Obayashi(Yamaguchi University),Takashi Kuremoto(Yamaguchi University),Kunikazu Kobayashi(Yamaguchi University)

キーワード: 群知能|アントコロニー最適化手法|巡回セールスマン問題|組合せ最適化問題|swarm intelligence|ant colony optimization|traveling salesman problem|Combinatorial optimization problem

要約(日本語): 群知能を利用したメタヒューリスティクスの一つ、アントコロニー最適化手法（Ant Colony Optimization：ACO）はアリが巣に餌を運ぶ際のフェロモンを介した群行動を模倣している。はじめにACOは巡回セールスマン問題（Traveling Salesman Problem：TSP）に適用された。一般に、ACOなどのメタヒューリスティクスでは探索過程における集中化と多様化のバランスが重要である。本論文では、未訪問都市にランクを付け、ランキング上位の都市に限定してランダム選択を行う上位ランク限定ランダム選択方式を提案し、既存の手法との比較によりその有効性を示した。

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