敏感なアリと鈍いアリによるアントコロニー最適化(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般) Behavior of Ant Colony Optimization with Intelligent and Dull Ants

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、敏感なアリと鈍いアリによるアントコロニー最適化(ACO with Intelligent and Dull Ants:IDACO)を提案する。IDACOアルゴリズムには、敏感なアリと鈍いアリ2種類のアリが存在することから、標準ACOアルゴリズムよりも現実のアリのコロニーに近い性質を持つと言える。IDACOを巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem:TSP)に適用し、敏感なアリだけが存在する標準ACOより、IDACOの方が効果的な結果を得ることを確認する。

This study proposes a new Ant Colony Optimization (ACO) method; ACO with Intelligent and Dull Ants (IDACO). In IDACO algorithm, two kinds of ants coexist: intelligent ants and dull ants. IDACO algorithm is nearer to the real ant colony than the standard ACO algorithm. We apply IDACO to Traveling Salesman Problems (TSPs) and confirm that IDACO obtains more effective results than the standard ACO which consists of only the intelligent ants.