情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

近年，現実社会の難問題を解く手法として，鳥や魚など生物の群れを模した，群知能アルゴリズムが注目されている．その中でも，アリの採餌行動を模倣したアリコロニー最適化（Ant Colony Optimization: ACO）は，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，一般的なACOは，探索時に一種類のフェロモンしか使用できないため，初期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，他種のアリを一時寄生することで擬似的に複数フェロモンを活用する「トゲアリ」に着目し，巣帰り行動を用いたアリコロニー最適化アルゴリズムを提案する．