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| ・会員価格 ¥550 |
| ・一般価格 ¥770 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2019/12/01 |
| ■タイトル |
過去の探索情報を考慮し解探索能力の多様性を維持するMax-Min Ant Systemの提案 |
| ■タイトル(英語) |
A Proposal of Max-Min Ant System for Keeping Diversity of Search Performance Using Search Histories |
| ■著者名 |
國領 大介（神戸大学 大学院システム情報学研究科），貝原 俊也（神戸大学 大学院システム情報学研究科），藤井 信忠（神戸大学 大学院システム情報学研究科），田村 菜ツ実（神戸大学 大学院システム情報学研究科） |
| ■著者名(英語) |
Daisuke Kokuryo (Graduate School of System Informatics, Kobe University), Toshiya Kaihara (Graduate School of System Informatics, Kobe University), Nobutada Fujii (Graduate School of System Informatics, Kobe University), Natsumi Tamura (Graduate School of System Informatics, Kobe University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.12 （2019） 特集：電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会
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| ■本誌掲載ページ |
1488-1493ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/12/139_1488/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
メタヒューリスティクス，アントコロニー最適化，探索履歴，多様化・集中化 meta-heuristics，Ant Colony Optimization (ACO)，search history，diversity and concentration |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Meta-heuristics is powerful technique for acquiring a semi-optimal solution in a usable time for a large and complex system, and has many strategies such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO) and so on. Max-Min Ant System (MMAS) is one of improved ACO algorithms, which this algorithm sets up the range of the pheromone information for preventing overconcentration of the search area. However, MMAS has the limitation of search performance after convergence of pheromone information. In this paper, an improved MMAS using the search histories is proposed for keeping the diversity of search performance. The proposed method divides into two search groups after convergence of pheromone information, and one is the diversity group which changes new rule of pheromone update considering the search histories and the other is concentration group which uses the conventional rule of pheromone update. In the computational experiments, the proposed method has the potential to keep the search performance and diversity, and to provide the better solution. |
| ■版 型 |
A4 |
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