PSOを用いた進化型アントコロニー法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2011/05/01

タイトル(英語): Evolutional Ant Colony Method Using PSO

著者名: 森井　宣人（慶應義塾大学 大学院理工学研究科），相吉　英太郎（慶応義塾大学 理工学部）

著者名(英語): Nobuto Morii (Graduate School of Science and Technology, Keio University), Eitarou Aiyoshi (Faculty of Science and Technology, Keio University)

キーワード: 進化的手法，ヒューリスティック手法，巡回セールスマン問題，アントコロニー法，粒子群最適化　　evolutional method，heuristic method，traveling salesman problem，ant colony method，particle swarm optimization

要約(英語): The ant colony method is one of heuristic methods capable of solving the traveling salesman problem (TSP), in which a good tour is generated by the artificial ant's probabilistic behavior. However, the generated tour length depends on the parameter describing the ant's behavior, and the best parameters corresponding to the problem to be solved is unknown. In this technical note, the evolutional strategy is presented to find the best parameter of the ant colony by using Particle Swarm Optimization (PSO) in the parameter space. Numerical simulations for benchmarks demonstrate effectiveness of the evolutional ant colony method.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.131 No.5 （2011） 特集：メタヒューリスティクスとその応用

本誌掲載ページ: 1038-1042 p

原稿種別: 資料／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/131/5/131_5_1038/_article/-char/ja/