@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00180665,
 author = {磯崎, 敬志 and 穴田, 一},
 book = {第79回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {本研究では，対数感度と改良型Memory を用いたMAXMIN Ant System という新たなアントコロニー最適化技法(ACO)の提案を行い，それを組み合わせ最適化問題の一種である巡回セールスマン問題(TSP)に適用し，その有効性を検証した．本研究ではACOの一種であるMMAS の収束速度と解の精度の両方を向上させることを目的とし，ACO with Memoryで用いられたMemory の改良型の導入と，フェロモン情報およびヒューリスティック情報にウェーバー・フェヒナーの法則を用いて都市選択を行うアルゴリズムを構築した．評価実験では，TSPのベンチマーク問題を用いて従来手法との比較を行った．その結果，MMASの欠点であった収束の遅さの改善とともに，厳密解到達率の大幅な向上を確認した．},
 pages = {341--342},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {対数感度と改良型Memoryを用いたMAX-MIN Ant Systemによる巡回セールスマン問題の解法},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}