人工知能学会全国大会論文集
第33回全国大会(2019)
セッションID: 3J4-J-1-01
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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
*増金 拓弥水野 一徳
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抄録

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.

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© 2019 一般社団法人 人工知能学会
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