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巡回セールスマン問題(TSP)に対してDorigoは蟻のコロニーでの活動にアナロジーをもつアントシステムアルゴリズムを提案した。そこではシンプルな能力を与えた蟻のエージェントを計算機上に実現し、そのエージェントによって問題の解決をはからせる。しかし、そのアルゴリズムで構成されるアントエージェントでは実用的問題に対してクオリティーの高い解を求める能力はなく、また、コロニーとしてエージェントの集合体をあつかうため多くの計算時間を必要とする。アントエージェントでは大域的な情報に対してフェロモン情報を通してコミュニケーションの能力が与えられていた。そこで、本研究ではこのフェロモン情報に替わるマルチエージェント間コミュニケーションの新たな手段を模索し、有効かつ実用的な組合せ最適化に対するエージェント技法を開発する。
本年度は、通常のフェロモン情報では優良な解への収束を行うほどの影響力がない問題に対して、クオリティーの高い解を求めたエージェントが出力するフェロモン情報に着目し、そのフェロモン情報の効果を高める方法を提案した。また、Tabu Searchにおけるタブー効果的な反作用を及ぼすフェロモンなど、組合せ最適化に有効な戦略をコミュニケーションの過程に組込むことによって最適化に有効なエージェント技法によるアルゴリズムを提案した。さらに、今後のアルゴリズムの性能を比較するため、確率理論を用いアルゴリズムの性能を評価分析するモデルを作成した。すなわち、組合せ最適化問題における強多峰性の評価値空間を解析するために、その各点の評価値を確率変数と仮定し構造のモーメントを導出する。その上で確率過程の理論を導入し、求まる最終解と要求されるステップ数の分布を求めアルゴリズムの解析を行うモデルを構築した。
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