情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムは採餌探索行動における分業を表現した
関数最適化手法の1つで、非線形問題や多峰問題などに対して高い探索性能
を持っており、特に高次元な問題においても探索性能に優れ有効であるとい
う報告がある。ABCアルゴリズムでは試行回数を適合度によって変化させるこ
とで探索空間の有望領域を短時間かつ詳細に検索しているが、個体の選択及び
試行解の生成では適合度のような、行動から得られる経験を用いずに乱数を利
用している。そこで、本研究では人間の認知的特性に見られる情報の活用と
探索の混同を組み込み、行動と結果からより効率的な行動を選択する機能を
付加することで、ABCアルゴリズムの性能向上を試みる。