Optimalizace pomocí mravenčích kolonií s kastami

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03145814" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03145814 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Ant Colony Optimization with Castes

Popis výsledku v původním jazyce

Ant Colony Optimization (ACO) is a nature inspired metaheuristic for solving optimization problems. We present a new general approach for improving ACO adaptivity to problems, Ant Colony Optimization with Castes (ACO+C). By using groups of ants with different characteristics, known as castes in nature, we can achieve better results and faster convergence thanks to possibility to utilize different types of ant behaviour in parallel. This general principle is tested on one particular ACO algorithm: MAX-MIN Ant System solving Symmetric and Asymmetric Travelling Salesman Problem. As experiments show, our method brings a significant improvement in the convergence speed as well as in the quality of solution for all tested instances.

Název v anglickém jazyce

Ant Colony Optimization with Castes

Popis výsledku anglicky

Ant Colony Optimization (ACO) is a nature inspired metaheuristic for solving optimization problems. We present a new general approach for improving ACO adaptivity to problems, Ant Colony Optimization with Castes (ACO+C). By using groups of ants with different characteristics, known as castes in nature, we can achieve better results and faster convergence thanks to possibility to utilize different types of ant behaviour in parallel. This general principle is tested on one particular ACO algorithm: MAX-MIN Ant System solving Symmetric and Asymmetric Travelling Salesman Problem. As experiments show, our method brings a significant improvement in the convergence speed as well as in the quality of solution for all tested instances.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Artificial Neural Networks - ICANN 2008, PT I

ISBN

978-3-540-87535-2

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

Prague

Datum konání akce

3. 9. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

000259566200045