アントコロニーの最適化

1前書き

link:/java-genetic-algorithm 遺伝的アルゴリズムの概念を説明し、最も知られている実装を示すことです

このチュートリアルでは、アントコロニー最適化(ACO)の概念について説明し、その後にコード例を示します。

2 ACOのしくみ

ACOは、アリの自然な行動に触発された遺伝的アルゴリズムです。 ACOアルゴリズムを完全に理解するためには、その基本概念をよく理解する必要があります。

  • アリは家と食べ物の最短経路を見つけるためにフェロモンを使う

ソース ** フェロモンは素早く蒸発する

  • アリはより密度の高いフェロモンでより短いパスを使うことを好む

リンクで使用されているACOの簡単な例を見てみましょう:/java-simulated-anne-for-traveling-salesman[巡回セールスマン問題]。次の場合、グラフ内のすべてのノード間の最短パスを見つける必要があります。

/ups/a%3EFollowing%20by%20natural%20behaviors ,%20ants%20will%20start%20to%20new%20paths%20during%20the%20exploration.%20Stronger%20blue%20color%20indicates%20the%20paths%20that%20areare %20%、%20%、20%、20%、その他20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%、20%20%:%3C/p%3E%0A%3Cp%3E%C2 %A0%3C/p%3E%0A%3Cp%3E%3Ca%20href =[]その結果、すべてのノード間で最短パスが達成されます。

リンク:/uploads/a%3E.%3C/p%3E%0A%3Ch2%20id =[ 3 Java実装 ]