著者
磯崎 敬志 穴田 一
雑誌
第79回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2017, no.1, pp.341-342, 2017-03-16

本研究では,対数感度と改良型Memory を用いたMAXMIN Ant System という新たなアントコロニー最適化技法(ACO)の提案を行い,それを組み合わせ最適化問題の一種である巡回セールスマン問題(TSP)に適用し,その有効性を検証した.本研究ではACOの一種であるMMAS の収束速度と解の精度の両方を向上させることを目的とし,ACO with Memoryで用いられたMemory の改良型の導入と,フェロモン情報およびヒューリスティック情報にウェーバー・フェヒナーの法則を用いて都市選択を行うアルゴリズムを構築した.評価実験では,TSPのベンチマーク問題を用いて従来手法との比較を行った.その結果,MMASの欠点であった収束の遅さの改善とともに,厳密解到達率の大幅な向上を確認した.

言及状況

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@notogawa TSPのご参考 改良型Memoryを用いたMIN-MAX Ant System https://t.co/dfX1z4zStL 対数感度と改良型Memoryを用いたMAX-MIN Ant Systemによる巡回セールスマン問題の解法 https://t.co/dIBzuaDqNO

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