NLP2010-20 敏感なアリと鈍いアリによるアントコロニー最適化(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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本研究では新しいアントコロニー最適化(Ant Colony Optimization:ACO)として、敏感なアリと鈍いアリによるアントコロニー最適化(ACO with Intelligent and DullAnts:IDACO)を提案する。IDACOアルゴリズムには、敏感なアリと鈍いアリ2種類のアリが存在することから、標準ACOアルゴリズムよりも現実のアリのコロニーに近い性質を持つと言える。IDACOを巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem:TSP)に適用し、敏感なアリだけが存在する標準ACOより、IDACOの方が効果的な結果を得ることを確認する。
- 2010-06-11
著者
-
西尾 芳文
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
杉本 雅樹
徳島大学大学院先端技術科学教育部
-
下村 将
徳島大学
-
原口 卓
徳島大学
-
松下 春奈
法政大学
-
西尾 芳文
徳島大学
-
杉本 雅樹
徳島大学
-
松下 春奈
香川大学
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