情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem, TSP)とは
組み合わせ最適化問題の一つである。TSPを解くメタヒューリス
ティクスとして，アントコロニー最適化(Ant Colony Optimization,
ACO)が有効な結果を得ている。自然界のアリの食料収集における
行動からヒントを得た手法で、群知能とよばれる人工知能技術の
一つである。ACOの基礎となるAnt SystemがDorigoらによって提案
されてから，これまでに数々の改良型アルゴリズムが提案されている。
本研究では，その手法の一つであるRank-based Ant System(ASrank)
について，フェロモン情報更新ルールを変更し、従来のASrankと
比較することでその有効性を検証する。