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J-GLOBAL ID：200902266840449060   整理番号：09A0441573

遺伝的演算を伴うアリコロニー最適化とその巡回セールスマン問題への適用

Ant Colony Optimization with Genetic Operation and Its Application to Traveling Salesman Problem

著者 (3件)： WANG Rong-Long (Univ. of Fukui, Fukui-shi, JPN) ,  ZHOU Xiao-Fan (Univ. of Fukui, Fukui-shi, JPN) ,  OKAZAKI Kozo (Univ. of Fukui, Fukui-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E92-A  号： 5  ページ： 1368-1372  発行年： 2009年05月01日 
JST資料番号： F0699C  ISSN： 0916-8508  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムは,最適化問題に適用されて成功を収めている近年開発された個体群型手法である。しかしACOアルゴリズムでは,強化と多様化との間の均衡調整が困難であり,従って性能は必ずしもあまり良くない。本論文では,若干のアリが遺伝的演算により進化可能であり,強化と多様化との間の均衡が遺伝的演算を実行する多数のアリにより調整可能であるような,ACOアルゴリズムの改善を提案する。提案したアルゴリズムを,巡回セールスマン問題(TSP)をシミュレーションすることによりテストする。実験結果は,遺伝的演算を伴う提案したACOアルゴリズムは,他の既存ACOアルゴリズムよりも性能が優れていることを示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 最適化 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  組合せ最適化問題 ,  巡回セールスマン問題 ,  個体群 ,  計算機アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  実証実験 ,  性能評価 ,  ベンチマーク ,  性能 ,  速度 ,  収束速度 ,  改変 ,  *進化的計算 ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： *アリコロニー最適化 ,  探索性能

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (15件)：

• DORIGO, M. Ant Colony Optimization. 2004
• BLUM, C. Ant colony optimization : Introduction and recent trends. Physics of Life Reviews. 2005, 2, 4, 353-373
• DORIGO, M. Optimization, learning and natural algorithms. PhD Thesis, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano. 1992
• DORIGO, M. Ant system : Optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 1996, 26, 1, 29-41
• DORIGO, M. Ant colonies for the traveling salesman problem. BioSystems. 1997, 43, 2, 73-81

タイトルに関連する用語 (2件)： アリコロニー最適化 ,  巡回セールスマン問題