Process / pipeline
Ant Colony Optimization — Swarm-Based Combinatorial Optimisation
Ant Colony Optimization (ACO) は、1990年代初頭に Marco Dorigo らによって導入されたメタヒューリスティックアルゴリズムであり、アリの集団的な採餌行動をシミュレートすることにより組み合わせ最適化問題を解きます。実際のアリは経路上にフェロモントレイルを敷き、より強いトレイルを優先的にたどります。ACO はこの正のフィードバック機構を、巡回セールスマン問題、車両ルーティング、スケジューリングなどのグラフ構造問題に対する高品質な解を見つける探索手順に転換します。
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出典
- Dorigo, M. & Gambardella, L.M. (1997). Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 53-66. DOI: 10.1109/4235.585892 ↗
- Dorigo, M. & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press. ISBN: 9780262042192
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Ant Colony Optimization (ACO). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/optimization/ant-colony-optimization
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