情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

蟻コロニー最適化(ACO)アルゴリズムは，アリの集団採餌行動に触発された計算モデルである.ACOの特徴はヒューリスティクス値（探索領域への静的評価値）とフェロモン（探索領域への動的評価値）を組み合わせた探索である.ACOの長所を調べることによって,ACOはソフトリアルタイムシステムのタスクスケジューリングにも適用である.本論文では、ACOをベースにして、タスクのデッドラインを静的な評価値とする，各タスクのフェロモン初期化を行って動的な評価値とする，二つの評価値を使って，ACOの推移確率式で各タスクの実行確率を算出することで実行順序を決めて，実行順にフェロモンを更新するというリアルタイムスケジューリングアルゴリズムを提案する.