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J-GLOBAL ID：201702244355556263   整理番号：17A1144390

記憶した最良解を参照するMAX-MIN Ant Systemによる巡回セールスマン問題の解法

著者 (2件)： 磯崎敬志 (東京都市大 大学院工学研究科) ,  穴田一 (東京都市大 知識工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J100-D  号： 7  ページ： 672-680 (WEB ONLY)  発行年： 2017年07月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,新たなアントコロニー最適化技法(Ant Colony Optimization,以下ACO)として,記憶した最良解を参照するMAX-MIN Ant Systemというアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムでは,ACOの一種であるMAX-MIN Ant System(以下MMAS)のアリに,Ant Colony Optimization with Memoryで用いられた解を記憶しておく領域であるMemoryの導入を行った。また,従来のMemoryで行われていた都市の入れ替え方法を改良し,従来のMemoryよりもMemory内の解の形質を残す都市の入れ替えを可能にした。評価実験では,このアルゴリズムを巡回セールスマン問題へ適用し,MMASやMMASに従来のMemoryを導入した手法と比較して,提案手法は収束速度と解の精度の両方で優れた性能が得られたことを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *最適化 ,  アルゴリズム ,  記憶装置 ,  *発見的方法 ,  *巡回セールスマン問題 ,  速度 ,  精度 ,  実験 ,  経路選定 ,  上限 ,  下限
準シソーラス用語： アリシステムアルゴリズム ,  *アントコロニー最適化 ,  *メタヒューリスティクス ,  メモリ ,  収束速度 ,  評価実験

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  個体群生態学  (EE03030S)

引用文献 (11件)：

• M. Dorigo, V, Maniezzo, and A. Colorni, “Ant system: optimization by a colony of cooperating agents,” IEEE Trans. Syst. Man. Cybern., B, Cybern., vol.26, no.1, pp.29-41, 1996.
• B. Bullnheimer, R.F. Hartl, and C. Strauß, “A new rank based version of the ant system - a computational study,” Central European Journal of Operations Research and Economics, vol.7, pp.25-38, 1997.
• M. Dorigo and L.M. Gambardella, “Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol.1, no.1, pp.53-66, 1997.
• T. Stützle and H.H. Hoos, “MAX-MIN ant system,” Future Generation Computer Systems, vol.16, no.9, pp.889-914, 2000.
• Z.C. Hlaing and M.A. Khine, “Solving traveling salesman problem by using improved ant colony optimization algorithm,” Int. J. Information and Education Technology, vol.1, no.5, pp.404-409, 2011.

タイトルに関連する用語 (5件)： 解 ,  参照 ,  Max ,  巡回セールスマン問題 ,  解法