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[2F1-GS-1-04] 解決困難な制約充足問題を対象としたLévy Flightを用いたACOアルゴリズムの開発
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キーワード:蟻コロニー最適化、群知能、制約充足問題、Lévy Flight、グラフ彩色問題
大規模な制約充足問題(CSP)の解決するための手法の一つとして,蟻コロニー最適化(ACO)が研究されてきた.ACOは,CSPを解くのに有効であるが,大規模な組合せ問題において,局所最適解に陥ってしまうことで解の発見が難しい場合がある.そこで,局所最適解を回避するためにLévy Flight(LF)を用いたACOアルゴリズムであるLévy ACOが提案されている.Lévy ACOは,ACOの局所的探索にLFによる大域的探索を織り交ぜることで局所最適を回避している.しかし,LFの使用頻度を決定するパラメータ(LFパラメータ)が固定化されていることにより,探索の効率が低下してしまう場合がある.そこで本研究では,Lévy ACOのLFパラメータを,探索進度に応じて動的に調整できる方法を提案する.本手法が,大規模かつ解決困難なグラフ彩色問題に対して,従来手法よりも有効性が高いことを示す.
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