群知能の１つであるAnt Colony Optimization (ACO) アルゴリズムは，実際の蟻の採餌行動にヒントを得た最適化手法である．蟻はフェロモンと呼ばれる化学物質を用いたコミュニュケーションを行うことで効率的に経路を発見している．さらに，実際の蟻の巣には勤勉に働く蟻と勤勉に働いてはいない蟻が一定の割合で混在しており，それらが混在することにより巣を効率的に運営されているということを生物学の研究者は報告している．また，これらの蟻の違いが蟻の持つフェロモン感度の差にあることも研究者らは報告している．そこで，我々はフェロモンへの対応が異なるエージェントが混在するACOによる最適化手法を提案する．今回，RoboCup Rescue Simulationを用いて評価実験を行った．その結果から提案手法の有効性を確認した．