[1E1] [General Session] 1. Basis / Theory

[1E1-03] Toward Optimal Parameters for ACO in Data Clustering

〇Takayuki Nakayama¹, Kazunori Mizuno¹ (1. Takushoku University)

Keywords:Swarm intelligence, Ant Colony Optimization

群知能の一種である蟻コロニー最適化(Ant Colony Optimization: ACO)を取り入れたクラスタリングアルゴリズムとしてESACCが挙げられる．
ESACCは，適切なパラメータ設定により精度の高いクラスタリングが実現可能であるが，パラメータ設定は非常に困難である．
これは，パラメータ設定を複数回の試行や経験に基づいて行う必要があり，データによって適切なパラメータが変化するためである．
そこで，本稿ではESACCの挙動や傾向を解析することで，最適なパラメータの設定を行うにあたり考察を行う．