蜜蜂の採餌行動を模した解の選別基準を自律的に調整するBCO

• 古川 まき

• 鈴木 泰博

書誌事項

タイトル別名

• BCO with Autonomous Threshold Regulation to Select Solutions Mimicking Honey Bee Foraging

抄録

Bee Colony Optimization(BCO) は蜜蜂の採餌行動を模した最適化手法であり，巡回セールスマン問題 (Travelling Salesman Problem TSP) に適用されている．蜜蜂を模したエージェントが各 1 個の解を持ち，巣内での 8 の字ダンスによる仲間への解情報の伝搬と，巣外の採餌による解の局所的最適化によって最適解を探索する．この BCO に対し，本研究では解情報の伝搬を制御するための閾値を導入した．各エージェントに対し閾値によって解の選別を行い，より優良な解を持つエージェントのみ情報伝搬を行うよう改良することによって，解の探索精度の向上を図った．この閾値は蜜蜂の採餌基準の調整を模したものであり，状況に応じて自動調整される．これを TSP のいくつかの問題に適用し，結果を示す．Bee Colony Optimization (BCO) is a meta-heuristics for Travelling Salesman Problem (TSP). In BCO, agents mimicking the honeybee search shorter tour by waggle dance and foraging. Waggle dance means advertising and referring each other's tour and foraging means the local optimization of their own tour. We introduced the threshold which controls the number of advertising agents to improve the BCO. Only agents who have shorter path-length than the threshold can advertise their tour to others. The threshold is adjusted in the way of honeybees' adjusting their foraging threshold according to the situations. Experimental results comparing the simple BCO model with the adding threshold model on a set of benchmarks problems are presented.

収録刊行物

• 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）

  研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2012 (2), 1-6, 2012-02-23

詳細情報

• CRID: 1572261551951040640
• NII論文ID: 110008791132
• NII書誌ID: AN10505667
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles