遺伝情報を用いるアントコロニー最適化の巡回セールスマン問題への適用

摘要

本研究では、新しいアントコロニー最適化（Ant Colony Optimization；ACO）として、遺伝情報を用いるアントコロニー最適化（ACO using Genetic Information：GIACO）を提案する。GIACOアルゴリズムはACOと遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：GA）のハイブリッドであり、ACOのマェロモンとGAの遺伝情報を用いて解を探索する。加えて、突然変異により、フェロモンを感じとることが出来ないアリが発生する。GIACOを巡回セールスマン問題に適用し、標準的なACOとGAより効果的な結果を得ることを確認する。