巡回セールスマン問題を対象とした群知能ACOにおける女王蟻戦略の改良

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-113

グループ名: 【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集

発行日: 2005/03/15

タイトル(英語): Improvement of Queen Ant Strategy by Ant Colony Optimization in Traveling Salesman Problem

著者名: 伊藤 登志也(熊本県立大学),飯村 伊智郎(熊本県立大学),中山 茂(鹿児島大学)

著者名(英語): Ito Toshiya(Prefectural University of Kumamoto),Iimura Ichiro(Prefectural University of Kumamoto),Nakayama Shigeru(Kagoshima University)

キーワード: 群知能|アントコロニー最適化法|多様化|集中化|巡回セールスマン問題

要約(日本語): 組合せ最適化問題の多くは現実的な計算時間で最適解を求めることが極めて困難である。そこで，近似解を高速に求める最適化手法の研究が進められている。ACO(Ant Colony Optimization)は最近注目されてきた手法である，巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem: TSP)など多くの組合せ最適化問題に適用され有効性が確認されている。女王蟻戦略はTSPLIB中のeil51.tspに対して非常に有効であることが実験によりわかっている。そこで，TSPLIB中のその他の幾つかの問題にも適用した結果，幾つかの規模の大きな問題等に対して有効性が発揮できていなかった。その問題点を解決すべく独自の改良を加え、実験によりその性能を評価している。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,021 Kバイト