近年，実用的な最適化に対する要求が高まり，解情報と評価値情報のみを使用する解直接探索型の最適化手法であるメタヒューリスティクスが注目されている。また，工学における最適化には，単一目的であっても複数の解を求めることが要求される場合がある。 本研究では，単一目的最適化問題を対象に，評価値が同程度に良く，解相互の距離が離れた解集合を獲得することを目的とする新たな問題設定（複数優良解探索）を提案する。さらに，メタヒューリスティクスの一手法であり，探索の過程で探索点が複数の群に分かれるFirefly Algorithm (FA)に着目し，探索構造の観点から解析を行う。解析に基づき，提案した問題設定に対して高い性能を有する複数優良解探索FAを提案する。