アントコロニー最適化におけるモデル化に依存する探索バイアスの抑制
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概要
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本論文ではアントコロニー最適化(Ant Colony Optimization: ACO)における,探索バイアスを抑制するフェロモン量更新ルールを提案する.ACOは自然界の蟻が行う食料採集行動に着想を得たメタヒューリスティクスであり,様々な組合せ最適化問題において高い性能を示している.ACOの探索傾向には,解の生成確率を決定するフェロモンパラメータのモデル化と解の生成に用いる処理手順に依存したバイアスが生じることがあり,性能低下を引き起こす場合がある.バイアスを抑制する方法としては,フェロモンパラメータの設計を改善する方法とフェロモン量を更新するルールを改善する方法の2つが考えられるが,本論文では更新ルールを改善する方法について検討する.ジョブショップスケジューリング問題を用いて提案手法の性能評価を行った結果,提案する更新ルールは探索バイアスを抑制することができ,従来の更新ルールに比べ高い探索性能を示すことが分かった.
- 2010-05-15
著者
-
木村 春彦
金沢大学大学院自然科学研究科
-
越野 亮
石川工業高等専門学校電子情報工学科
-
大谷 隆浩
金沢大学大学院自然科学研究科
-
木村 春彦
金沢大学大学院自然科学研究科電子情報科学専攻人工知能研究室
-
木村 春彦
金沢大
-
木村 春彦
金沢大学大学院 自然科学研究科
-
木村 春彦
金沢大学自然科学研究科電子情報科学専攻
-
越野 亮
石川工業高等専門学校 電子情報工学科
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