抄録
アントコロニー最適化に基づく探索では，アリエージェント群がフェロモンを介した相互作用により次第に良い解の周辺を集中的に探索し，最終的にある1つの（準）最適解を獲得する．しかし，動的な環境や多目的な問題においては，基本コストの優れた解集合の中から状況に応じて選択できるように，複数の多様な解を提示できることが重要となる．本研究では，多様な解を獲得するため，タブー探索を導入したアントコロニー最適化法を提案する．本手法では，発見した解をタブーリストに記憶しながら探索を行い，探索が収束した場合に，解が重複しないようにタブーリストを参照してアリエージェントの行動を変化させる．提案手法を巡回セールスマン問題に対して適用し，形状の異なる複数の準最適解を発見できることを確認した．
