解決困難な制約充足問題を対象としたLévy Flightを用いたACOアルゴリズムの開発

抄録

大規模な制約充足問題(CSP)の解決するための手法の一つとして，蟻コロニー最適化(ACO)が研究されてきた．ACOは，CSPを解くのに有効であるが，大規模な組合せ問題において，局所最適解に陥ってしまうことで解の発見が難しい場合がある．そこで，局所最適解を回避するためにLévy Flight(LF)を用いたACOアルゴリズムであるLévy ACOが提案されている．Lévy ACOは，ACOの局所的探索にLFによる大域的探索を織り交ぜることで局所最適を回避している．しかし，LFの使用頻度を決定するパラメータ(LFパラメータ)が固定化されていることにより，探索の効率が低下してしまう場合がある．そこで本研究では，Lévy ACOのLFパラメータを，探索進度に応じて動的に調整できる方法を提案する．本手法が，大規模かつ解決困難なグラフ彩色問題に対して，従来手法よりも有効性が高いことを示す．