@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00008765,
 author = {中道, 義之 and Nakamichi, Yoshiyuki and 有田, 隆也 and Arita, Takaya},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {},
 note = {組合せ最適化問題に対する効率的な近似解法のアルゴリズムとして,蟻が巣に餌を連ぶ際のフェロモン分泌の仕組みを模倣したACO (Ant Colony Optimization)が注目されている.ACOに関する最近の研究の1つの焦点は,最適解への収束速度の向上と解候補の多様性の維持をどのようにバランスさせるかである.最新の成果の1つであるASrank法は,フェロモンの分泌量に重みを付けることにより,より良い解を探索する方法であるが,多様性の低下を引き起こしている面がある.本論文では,ACOの最近の研究を集中化と多様化の観点から概観したうえで,このような問題を回避するために,ランダム選択を導入して多様性を調節するというきわめてシンプルな手法の効果を検討した.巡回セールスマン問題に適用し,その効果を解析した結果,ACOに内在する2段階の多様性がうまく機能し,従来法より良質の解を安定して算出可能であることが明らかになった., Optimization inspired by co-operative food retrieval in ants, known as Ant Colony Optimization (ACO), has been unexpectedly successful. One of the most important factors to improve the performance of the ACO algorithms is the complex trade-off between intensification and diversification.. ASrank, which is a sophisticated version of ACO and is currently one of the best ACO algoiithms,can explore better solutions by ranking the amount of artificial pheromones, but at the same time, tends to decrease the diversity in exploration. This paper refers to the investigations into the effects of controlling the diversity by adopting a simple mechanism for random selection in ACO. The results ofthe computer experiments have shown that this mechanism can generate better solutions for the traveling salesmen problem than ASrank'.},
 pages = {2939--2946},
 title = {ACOにおけるランダム選択に基づく多様性調節の効果},
 volume = {43},
 year = {2002}
}