アリの摂食行動から着想を得たアルゴリズム。 フェロモンという揮発性物質を模したパラメータを最適化する。 組合せ最適化やネットワークルーティングなどに応用。 ここでは巡回セールスマン問題など組合せ最適化問題を解く手法を記載。 Ant System (AS) Ant system: optimization by a colony of cooperating agents - IEEE Journals & Magazine もっとも基本となるアルゴリズム。巡回セールスマン問題を解く。 性能はあまり高くないが、アリのアナロジーを始めて取り入れたエポックメイキングな手法。 Elitist Ant System (ASelite) Ant system: optimization by a colony of cooperating agents - IEEE Journals & Magazi
注意: このページは「XHTML 1.1 plus MathML 2.0」で書かれていますが、IEではMIME typeが「application/xhtml+xml」だと表示できないようです。Mozillaの場合は数式も表示できるのでapplication/xhtml+xmlバージョンをご覧ください(ただし、まだ書きかけですが)。 ACOとは 都市を選択する確率 時点tにおけるエージェントkが都市iから都市jへ移動する確率は次式で定義される。 p i j k ( t ) = [ τ i j ( t ) ] α [ η i j ] β ∑ l ∈ N i k [ τ i l ( t ) ] α [ η i l ] β ∀ j ∈ N i k (書き途中) いろいろなACO ACOとはフェロモンコミュニケーションを利用して最適化問題を解くアルゴリズムの総称です。ここではTSPに対するACOを
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