2種類の探索法を用いるミツバチコロニー最適化

摘要

これまでの研究で，我々は群知能の一種であるミツバチの採餌行動をモデル化した新しいミツバチコロニー最適化（Bee Colony Optimization: BCO）として，役割分担を行うミツバチコロニー最適化（Bee Colony Optimization with Role and Responsibility: BCORR）を提案した．BCORRは，グローバルサーチを行う探索バチとローカルサーチを行う派遣バチという様に現実のミツバチと同様に役割分担を行う．本研究では，我々はローカルサーチとグローバルサーチを並列に行う新しいBCORRを提案する．また，新しいBCORRではグローバルサーチ時の巨大近傍使用，ローカルサーチを行う位置の決定法をそれぞれ提案し，その振る舞いの調査を行う．そしてBCORRを巡回セールスマン問題（Traveling Salesman Problem: TSP）に適応し，従来のBCOより効果的な結果を得ることを確認する．