SIMULATION OF ANT COLONIES WITH HINTS GENERATED BY PARALLEL HEURISTICS
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F10%3A00171885" target="_blank" >RIV/68407700:21230/10:00171885 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21240/10:00171885
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
SIMULATION OF ANT COLONIES WITH HINTS GENERATED BY PARALLEL HEURISTICS
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we present a new approach for combining discrete optimization algorithms, which resulted from a simulation of several scenarios of information exchange between algorithms running in parallel. We show that a group of parallel metaheuristicscan create probabilistic "hints" for colony of artificial ants, which solves the same instance of a Traveling Salesman Problem (TSP). These "hints" are realized by creating intersections of solutions from fast independent solvers and they can be used toimprove optimization process. A convergence speedup is shown for a group of Simulated Annealing algorithms together with Max-Min Ant System on non-geometric TSP and for a given time window and random instances of sizes in of order of magnitude of 10^3. Presented model of cooperation between algorithms is a first step on the path to a complex metaoptimization system based on combinations of heuristics.
Název v anglickém jazyce
SIMULATION OF ANT COLONIES WITH HINTS GENERATED BY PARALLEL HEURISTICS
Popis výsledku anglicky
In this paper we present a new approach for combining discrete optimization algorithms, which resulted from a simulation of several scenarios of information exchange between algorithms running in parallel. We show that a group of parallel metaheuristicscan create probabilistic "hints" for colony of artificial ants, which solves the same instance of a Traveling Salesman Problem (TSP). These "hints" are realized by creating intersections of solutions from fast independent solvers and they can be used toimprove optimization process. A convergence speedup is shown for a group of Simulated Annealing algorithms together with Max-Min Ant System on non-geometric TSP and for a given time window and random instances of sizes in of order of magnitude of 10^3. Presented model of cooperation between algorithms is a first step on the path to a complex metaoptimization system based on combinations of heuristics.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 7th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, Vol. 2: Full Papers
ISBN
978-80-01-04589-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
Department of Computer Science and Engineering, FEE, CTU in Prague
Místo vydání
Prague
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
6. 9. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—