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[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
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.