近年、群知能を用いることでドローン群などの複数のロボットを制御し様々な環境下で所望の目的を達成可能であることが報告されている。群知能の一つである粒子群最適化（PSO）においても、粒子毎に障害物の回避と情報共有可能性を保つ要素を加えることで、未知の複数の目標の探索を行うRobotics Darwinian Particle Swarm Optimization （RDPSO）が提案されているが、移動目標の追跡は考慮されていない。本研究では、個体間の情報共有に対し適応的な制約を行うメカニズム（ALIS）と、最も目標に近い個体を追い越す移動と目標の移動先の予測を行うメカニズム（JOFB）をRDPSOに導入することで探索空間内での複数の移動目標の探索及び追従を実現し、シミュレーションによって有効性を確認した。