Binary Ant Colony Optimization における女王蟻戦略の有効性の検討
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概要
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アントコロニー最適化法（ACO）は，蟻の群による採餌行動を模擬したメタヒューリスティクスであり，巡回セールスマン問題，スケジューリング問題など多くの組合せ最適化問題でその有効性が確認されている．近年，0-1整数計画問題（0-1IP）にACOを適用するBinary Ant Colony Optimization（BACO）と呼ばれる方式が提案されている．BACOではACOと同様，探索領域の集中化，多様化を調整する方式を採り入れることで探索性能の改善が期待できるものの，これまでの研究では，集中化，多様化を積極的に調整するBACOが提案されていない．本研究では，女王蟻戦略ASqueenをBACOに組み入れたBASqueenを提案する．BASqueenは，グループ化された働き蟻の集団により多様な探索を行い，女王蟻が働き蟻に指令を送ることで探索領域の多様化，集中化を調整するため品質の高い解の発見が期待できる．0-1ナップザック問題を対象として実験を行い，提案するBASqueenが，他のBACOアルゴリズム，焼き鈍し法，粒子群最適化法などよりも高い探索性能を示すことを確認した．
著者
-
小野 智司
鹿児島大学工学部
-
森重 綾太
鹿児島大学工学部情報工学科
-
飯村 伊智郎
熊本県立大学総合管理学部総合管理学科
-
中山 茂
鹿児島大学
-
森重 綾太
鹿児島大学理工学研究科
-
小野 智司
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
飯村 伊智郎
熊本県立大学
-
小野 智司
鹿児島大学理工学研究科
-
池水 孝幸
鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻
-
森重 綾太
鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻
-
小野 智司
鹿児島大学
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