現実社会の多くの問題は，組み合わせ最適化問題に帰着することができる．しかし，問題の規模が大きくなるにつれて計算量が爆発的に増加するため，近似解を高速かつ高精度に解く必要がある．近似解を求める手法の1つに，アリの採餌行動を模倣したアルゴリズムであるアントコロニー最適化法(ACO)がある．我々はこれまで，ACOの中でも性能が高いMAX-MIN Ant System with Memoryに現実のアリが実際に行っているローカルコミュニケーションを考慮したモデルを提案してきた．しかし，参照する解の増加に伴い計算時間も増加してしまった．そこで本研究では，ローカルコミュニケーションの効率的な活用方法を検討し，計算時間の削減を目指す．