@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218604,
 author = {遠藤, 博人 and 穴田, 一 and Hiroto, Endo and Hajime, Anada},
 issue = {34},
 month = {Jun},
 note = {現実社会の多くの問題は，組み合わせ最適化問題に帰着することができる．代表的な問題に巡回セールスマン問題 (TSP) があるが，この問題は規模が大きくなるにつれて計算量が爆発的に増加するため，近似解を高速かつ高精度に解く必要がある．近似解を求める手法の 1 つに，アリの採餌行動を模倣したアルゴリズムであるアントコロニー最適化法 (ACO) がある．ACO の一種である MAX-MIN Ant System with Memory は非常に興味深い手法であるが，フェロモンによるグローバルなコミュニケーションのみしか考慮されていない．そこで本研究では，現実のアリが実際に行っているローカルコミュニケーションを考慮した新たな ACO を構築し，TSP に適用して有効性を確認した．},
 title = {ローカルコミュニケーションを考慮したMAX-MIN Ant System with Memory},
 year = {2022}
}