遺伝情報を用いるアントコロニー最適化の巡回セールスマン問題への適用
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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、遺伝情報を用いるアントコロニー最適化(ACO using Genetic Information: GIACO)を提案する。GIACOアルゴリズムはACOと遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)のハイブリッドであり、ACOのフェロモンとGAの遺伝情報を用いて解を探索する。加えて、突然変異により、フェロモンを感じとることが出来ないアリが発生する。GIACOを巡回セールスマン問題に適用し、標準的なACOとGAより効果的な結果を得ることを確認する。
- 2011-05-19
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