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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-08 15:50 高い精度の解を求める蟻コロニー最適化 ○上四元 謙（徳島大）・トーマス オット（チューリッヒ応用科学大）・上手洋子・西尾芳文（徳島大）  NLP2018-60 |
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| 抄録 | （和） | 近年 , 自然現象や生き物の習性を元にした最適化アルゴリズムが注目を集めている . その 1 つである蟻コロ ニー最適化 (ACO) は蟻の採餌行動を元に作製されている . 本研究では , 解の収束率の向上が望まれる新たな ACO として繰り返し回数の増加にしたがってフェロモンへの反応が強化される ACO を提案する . 標準の ACO はフェロモンへの反応が常に一定であるが , 提案手法ではフェロモンへの反応が変化する状態と一定の状態の 2 つの状態を持つ . 巡回セールスマン問題を適応させ , 提案手法の特性を調査し標準の ACO と比較した . その結果 , 提案手法が標準の ACOより得られる解の平均値が優れていることを示す . |
| （英） | Recently, nature-inspired metaheuristic optimization algorithms such as Ant Colony Optimization (ACO) is developed. ACO is based on the feeding behavior of ant herds. In this study, We propose a new ACO in which the pheromone’s reaction improves on increasing at the number of repetition for Traveling Salesman Problem (TSP). The standard ACO has constant pheromone’s reaction. However, the pheromone’s reaction of the propose method has changing state and constant state. We compare the solution with ACO and the proposed method. We find optimal rate of repetition times of changing pheromone’s reaction. Then, We investigate characteristic of algorithm according to the change in the rate of repetitions. Average of solutions that ACO has two states is smaller than average of solutions that ACO has only changing state. |
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| キーワード | （和） | 蟻コロニー最適化 / 最適化問題 / 多様性 / 群知能 / / / / |
| （英） | Ant Colony Optimization / optimization / diversity / swarm intelligence / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 174, NLP2018-60, pp. 39-42, 2018年8月. | |
| 資料番号 | NLP2018-60 | |
| 発行日 | 2018-08-01 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2018-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2018-08-08 - 2018-08-09 |
| 開催地（和） | 香川大学 幸町キャンパス |
| 開催地（英） | Saiwai-cho Campus, Kagawa Univ. |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2018-08-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 高い精度の解を求める蟻コロニー最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Ant Colony Optimization for High Accuracy of Solutions |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 蟻コロニー最適化 / Ant Colony Optimization |
| キーワード(2)（和/英） | 最適化問題 / optimization |
| キーワード(3)（和/英） | 多様性 / diversity |
| キーワード(4)（和/英） | 群知能 / swarm intelligence |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上四元 謙 / Ken Kamiyotsumoto / カミヨツモト ケン |
| 第1著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) Tokushima University (略称： Tokushima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | トーマス オット / Thomas Ott / |
| 第2著者 所属（和/英） | チューリッヒ応用科学大学 (略称： チューリッヒ応用科学大) Zurich University of Applied Sciences (略称： ZHAW) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上手 洋子 / Yoko Uwate / ウワテ ヨウコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) Tokushima University (略称： Tokushima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 芳文 / Yoshifumi Nshio / ニシオ ヨシフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) Tokushima University (略称： Tokushima Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-08 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2018-60 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.174 |
| ページ範囲 | pp.39-42 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-08-01 (NLP) |
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