人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第24回 (2010)
セッションID: 3E4-3
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最良巡回路探索エージェント群を用いたACOアルゴリズムの改良
*梁 賢徳松井 丈弥能登 正人
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抄録

近年,巡回セールスマン問題の解法としてAnt Colony Optimizationが注目され,その中で優秀な結果を残しているMAX-MIN Ant System(MMAS)がある.本研究ではMMASに対し,各試行回数毎に最良巡回路のみを探索するエージェント群を用いて,最良巡回路付近にフェロモンの偏りを与える事で,多様性を維持しつつ収束性を高める手法を提案する.

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© 2010 一般社団法人 人工知能学会
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