情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年、現実社会の困難な問題を解く手法として、鳥や魚など生物の群れを模倣した、群知能アルゴリズムが注目され、さまざまなメタヒューリスティクスが盛んに研究されている。
その中でも、アリの採餌行動を模したアリコロニー最適化（ACO）は、汎用性が高く、高解精度が得られるため、最適化問題の解法としてよく使用される。
しかしながら、ACOは探索を行う際、一種類のフェロモンしか使用できないため、フェロモンに依存してしまい、局所解に陥るという問題点がある。
本研究では、この問題を解決するために、他種のアリの利用により採餌行動を行う寄生型アリである「サムライアリ」に着目し、複数のフェロモンを利用したサムライACOアルゴリズムを提案する。