講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-03-14 14:00
並列化ACOによる最適化問題へのアプローチ ○小清水 宏・斎藤利通(法政大) NC2007-194 |
抄録 |
(和) |
Adaptive Resonance Theory map (ART)とAnt Colony Optimization (ACO)の組み合わせを提案する。
ACOはアリのフェロモンによる働きをモデル化した進化的最適化法である。
ARTはある空間上に分布したデータをカテゴリーの集合によって近似や分割ができる。
本論分ではARTとACOによる並列化手法を提案し、最適化問題へアプローチする。
ACOを並列化することで計算効率の向上を狙う。
応用例として巡回セールスパーソン問題ような最適化問題への応用を考える。
またその時の獲得解の精度及び、その推移について考察する。 |
(英) |
This paper studies collaboration of Adaptive Resonance Theory map (ART) and Ant Colony Optimization (ACO).
The ACO is an evolutionary optimization method based on the behavior of pheromone effect of ants.
The ART is able to classify and approximate a data set on a space.
We consider the collaboration in a typical combinatorial optimization problem, the Travelling Sales Person Problem.
The ART is used to classify the input space to several subspaces in which the ACO operate in parallel.
Performing basic numerical experiment, we investigate calculation efficiency and accuracy. |
キーワード |
(和) |
適応共鳴理論 / 蟻の巣最適化法 / 最適化問題 / 巡回セールスパーソン問題 / / / / |
(英) |
Adaptive Resonance Theory / Ant Colony Optimization / Optimization Problem / Traveling Sales-person Problems / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 542, NC2007-194, pp. 485-488, 2008年3月. |
資料番号 |
NC2007-194 |
発行日 |
2008-03-05 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NC2007-194 |