情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

本研究では，対数感度と改良型Memory を用いたMAXMIN Ant System という新たなアントコロニー最適化技法(ACO)の提案を行い，それを組み合わせ最適化問題の一種である巡回セールスマン問題(TSP)に適用し，その有効性を検証した．本研究ではACOの一種であるMMAS の収束速度と解の精度の両方を向上させることを目的とし，ACO with Memoryで用いられたMemory の改良型の導入と，フェロモン情報およびヒューリスティック情報にウェーバー・フェヒナーの法則を用いて都市選択を行うアルゴリズムを構築した．評価実験では，TSPのベンチマーク問題を用いて従来手法との比較を行った．その結果，MMASの欠点であった収束の遅さの改善とともに，厳密解到達率の大幅な向上を確認した．