近年，大規模なCSPを解決するための手法の一つとして，蟻コロニー最適化(ACO)が注目されている．ACOは，CSPに対しての有効性が実験的に示されているものの，解決困難な問題が存在している．その原因として，大規模な組み合わせ問題において，局所最適解に陥ってしまうことが考えられる．そこで，局所最適解を回避するためにLévy Flightを用いたACOアルゴリズムであるLévy ACOに注目した．本研究では，このLévy ACOのパラメータの一部を，探索進度に応じて動的に調整を行う方法を提案する．また，解決困難なCSPに焦点を当てた実験を行い，CSPに対する提案手法の有効性を実験的に確認する．