2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[3J4-J-1] 基礎・理論: 探索問題とその応用

2019年6月6日(木) 15:50 〜 17:10 J会場 (201B 中会議室)

座長:瀧川 一学(理化学研究所) 評者:佐々木 耀一(日本電気株式会社)

15:50 〜 16:10

[3J4-J-1-01] フェロモン更新に負のフィードバックを取り入れたACOによる制約充足問題の解法

〇増金 拓弥1、水野 一徳1 (1. 拓殖大学大学院工学研究科情報・デザイン工学専攻)

キーワード:制約充足、蟻コロニー最適化、メタヒューリスティクス

近年,大規模な制約充足問題を解くための手法として,蟻コロニー最適化(ACO)が注目されている.ACOでは,評価が高い解候補をフェロモンとして蓄積させ,探索で利用している.本研究ではACOによる探索の更なる効率化を図るために,従来のフェロモンに加えて,評価が低い解候補もフェロモンとして蓄積させるACOモデルを提案する.解候補を生成する際,フェロモンを参考にして評価が高い解候補に近づくだけでなく,評価が低い解候補から遠ざかるようにすることで,より効率的な探索が行なわれることが期待される.ACOアルゴリズムの1つであるcunning Ant Systemに本提案モデルを適用したところ,探索の成功率の向上が見られた.