先行研究において，Ant Colony Optimization（ACO）の各種組合せ最適化問題への有効性が報告されている．筆者らも先に，ランダム選択（Random Selection: RS）を導入したMAX-MIN Ant System（MMAS^{RS}）を提案し，組合せ最適化問題の中でも困難とされている二次割当問題（Quadratic Assignment Problem: QAP）において有効であることを確認した．QAPには，ベンチマーク問題（QAPLIB）があり4つの問題クラスに分類されるが，全問題クラスにおいての有効性は未評価である．そこで本研究では，QAPLIBの全問題クラスを対象として従来手法であるMMASとの比較実験を通し，本手法の有効性を評価する．なお，アリの初期段階の採餌行動に現れるランダムウォーク（Random Walk: RW）にアナロジーを得たことから，本稿では，RSをRWと，MMAS^{RS}をMMAS^{RW}と称するものとする．さらに，局所探索（LS）を導入し，RWとの併用による効果を検討する．計算機実験の結果から，本手法であるMMAS^{RW}がQAPにおいて有効な手法であることが確かめられ，さらにRWとLSとの併用により大幅な探索性能の向上が確認できた．
