|
===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ 蟻 ： [あり] 【名詞】 1. ant ・ ー ： [ちょうおん] (n) long vowel mark (usually only used in katakana) ・ 最 ： [さい] 1. (n,pref) the most 2. the extreme ・ 最適 ： [さいてき] 1. (adj-na,n) optimum 2. the most suitable ・ 化 ： [か] (suf) action of making something
蟻コロニー最適化（ありコロニーさいてきか、''Ant Colony Optimization''、ACO）とは、Marco Dorigo が 1992年の博士論文で提案したアルゴリズムであり、グラフを使ってよい経路を探すことで単純化できるような計算問題の確率的解法である。これはアリがコロニー（＝群れ）から食物までの経路を見つける際の挙動からヒントを得たものである。 == 概要 == 実世界では、アリは始めランダムにうろつき、食物を見つけるとフェロモンの跡を付けながらコロニーへ戻る。他のアリがその経路を見つけると、アリはランダムな彷徨を止めてその跡を辿り始め、食物を見つけると経路を補強しながら戻る。 しかし、時間とともにフェロモンの痕跡は蒸発しはじめ、その吸引力がなくなっていく。その経路が長いほどフェロモンは蒸発しやすい。それに対して、経路が短ければ行進にも時間がかからず、フェロモンが蒸発するよりも早く補強されるため、フェロモン濃度は高いまま保たれる。 従って、あるアリがコロニーから食料源までの良い（すなわち短い）経路を見つけると、他のアリもその経路を辿る可能性が高くなり、正のフィードバック効果によって結局すべてのアリが1つの経路を辿ることになる。蟻コロニー最適化アルゴリズムの考え方は、解決すべき問題を表しているグラフを歩き回る「シミュレーションされたアリ」によってこの行動を真似ることである。 蟻コロニー最適化アルゴリズムは、巡回セールスマン問題に近似最適解を生み出すために用いられた。この手法はグラフが動的に変化する場合に焼きなまし法や遺伝的アルゴリズムよりも有効である。蟻コロニー最適化アルゴリズムは継続的に実行されるので、リアルタイムで変化に適応することができる。このことから、ネットワークのルーティングや都市交通システムでの応用が考えられる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「蟻コロニー最適化」の詳細全文を読む スポンサード リンク
|