| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 4N |
| セッション名 |
| 人工知能一般 |
| 講演日 |
| 2010/09/08 |
| 講演場所(会議室等) |
| N会場（ウエスト2号館3F 大講義室） |
| 講演番号 |
| F-023 |
| タイトル |
| 制約充足問題のためのランク付け機能を有するACOの局所探索による解候補育成 |
| 著者名 |
| 早川 大貴, 水野 一徳, 長澤 圭孝, 佐々木 整, 西原 清一, 小野 智司, |
| キーワード |
| 制約充足問題, 探索, Ant Colony Optimization, メタヒューリスティクス |
| 抄録 |
| 大規模な制約充足問題に対して、確率的探索アルゴリズムにおける局所最適解からの脱出のためのメタ戦略に関する研究が注目されている。その中でも、アリの餌探しの際の行動を模倣したAntColonyOptimization(ACO)はこれまで多くの組み合わせ探索を含む問題に対して有効であることが示されてきた。また、各エージェントに対して優劣情報であるランクを与え巡回路に応じた重み付ける研究が行われてきた。本研究ではランク付けによって収束性が促進されつつも多様性調整するACOに対して、Min-ConflictHill-Climbingを適用することにより、生成された解候補を育成する方法の効果を実験的に確認する。 |
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