制約充足問題（CSP）は,与えられた制約条件をすべて満たす値の組合せを求める問題だが,問題の規模や制約の複雑さに応じて計算時間が膨大になり,解を求めることが困難になることが知られている.先行研究では,CSPを解くためにアリコロニー最適化（ACO）にLevy Flight（LF）を組み合わせ,探索状況に応じてLFを使用するACOが提案されている.だが,この手法ではLFの使用頻度に柔軟性が欠け,解を得る確率が低下するという課題が存在する.本研究では,この問題を改善するために,探索状況に応じてLF使用頻度を調整するACOを提案し,その性能を比較実験により評価する.