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J-GLOBAL ID：200902206037073392   整理番号：09A0211147

強化・多様化戦略を持つ新しい蟻エージェントを用いる蟻-TSLシステム・アルゴリズム

Ant-TSL System Algorithm using New Ant Agents with Intensification and Diversification Strategies

著者 (1件)： KAJI Taichi (Otaru Univ. Commerce, Otaru, JPN)
資料名： 日本経営工学会論文誌  (Journal of JIMA. English Issues)
巻： 59  号： 6  ページ： 449-456  発行年： 2009年02月15日 
JST資料番号： F0241B  ISSN： 1342-2618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Dorigo等が提案した蟻システムアルゴリズム(AS)は,確率的組合せ最適化のための新しいアプローチである。提案された方法論は古典的な巡回セールスマン問題(TSP)に適用され,シミュレーション結果として,TSPのためのASは,タブー探索と同等に有効であり,シミュレーテッドアニーリングよりも優れていることが報告された。しかし,このASを無作為に生成されたグラフに適用するときには,ASを用いて得る解は不良解に陥りがちである。したがって,以下の戦略を用いて,オリジナルASを改良することによって不良解の回避を試みる。具体的には,まず,より良い解を得るために,タブー探索が適用されるような,強化・多様化戦略を用いることによって新しいエージェントを設計し,次いで,局所探索能力を持つ新しいエージェントを用いて問題解決を試み,さらに,計算時間を低減するために,上記の新しいエージェントによる並列ASを実装した。最後に,提案したASの特徴を論じる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *マルチエージェントシステム ,  発見的方法 ,  *タブー探索 ,  並列アルゴリズム ,  巡回セールスマン問題 ,  人工生命 ,  組合せ最適化問題 ,  マルチエージェントモデル ,  最短路問題 ,  ネットワーク法 ,  グラフ ,  近傍探索法 ,  *メタヒューリスティクス
準シソーラス用語： *アントアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• ARARTS, E. Simulated Annealing and Boltzmann Machines. 1989
• DENEUBOURG, J. L. Probabilistic Behavior in Ants : A Strategy of Errors?. J. Theor. Biol. 1983, 105, 259-271
• DENEUBOURG, J. L. Collective Patterns and Decision-making. Ethol., Ecol. Evol. 1989, 1, 295-311
• DORIGO, M. The Ant System : Optimization by a Colony of Cooperating Agents. IEEE Trans. Syst., Man Cybern. Part B. 1996, 26, 1, 1-26
• DORIGO, M. Ant Colony System : A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem. IEEE Trans, Evol. Comput. 1997, 1, 53-66

タイトルに関連する用語 (6件)： 強化 ,  多様化 ,  戦略 ,  蟻 ,  エージェント ,  アルゴリズム