Wo kann ich mehr über „Ameisenkolonie“ Optimierung erfahren?

https://stackoverflow.com/questions/444671

22-07-2019
|

Frage

Ich habe für eine Weile Dinge hier und da zu lesen jetzt ein „Ameisenkolonie“ Modell als heuristischer Ansatz zur Optimierung der verschiedenen Arten von Algorithmen zu verwenden. Allerdings habe ich noch einen Artikel oder ein Buch zu finden, die Ameisenkolonie Optimierungen in einer einleitenden Weise diskutiert oder sogar in vielen Details. Kann mir jemand auf einige Ressourcen Punkt, wo ich mehr über diese Idee lernen?

Lösung

Auf dem unwahrscheinlichen Fall, dass Sie Deutsch wissen (ja, sorry ...), einen Freund, und ich habe ein

Andere Tipps

Link Wikipedia bekam tatsächlich begann mich. Ich las den Artikel und bekam zu Codierung. Ich war eine böse Variante des Reiseproblem zu lösen. Es ist eine erstaunliche Meta-Heuristik. Grundsätzlich kann jede Art von Suchproblem, das in ein Diagramm gesetzt werden kann (Knoten & Kanten, symmetrisch oder nicht) mit einem ACO gelöst werden.

Achten Sie auf den Unterschied zwischen globalen und lokalen Pheromonspuren. Lokale Pheromone entmutigen eine Generation von Ameisen aus dem gleichen Weg durchquert. Sie halten das Modell konvergiert. Globale Pheromone sind Attraktoren und sollte mindestens eine Ameise pro Generation verhaken. Sie fördern eine optimale Pfade über mehrere Generationen.

Der beste Vorschlag, den ich habe, ist einfach mit dem Algorithmus zu spielen. Richten Sie einen grundlegenden TSP Löser und einige grundlegende Kolonie Visualisierung. Dann etwas Spaß haben. Arbeiten mit Ameisen, konzeptionell, ist so cool. Sie programmieren ihre grundlegenden Verhaltensweisen und setzen sie dann los. Ich wachse auch gern von ihnen. :)

ACOs ist eine gierige Form von genetischen Algorithmen. Spiel mit ihnen. Ändern Sie ihre kommunikativen Verhaltensweisen und Rudelverhalten. Sie beginnen zu schnell Netzwerk / Graph Programmierung in eine ganz andere Art und Weise zu sehen. Das ist ihr größter Vorteil, nicht das Rezept, dass die meisten Leute sehen es als.

Sie muß nur mit ihm spielt wirklich zu verstehen. Bücher & Forschung Papiere nur ein allgemeines himmelhohen Verständnis geben. Wie ein Fahrrad, starten Sie einfach du musst reiten. :)

ACOs bei weitem sind meine Lieblings Abstraktion für Graphenprobleme.

National Geographic schrieb einen interessanten Artikel über einige sprechen eine Weile zurück die Theorien.

Die beste Quelle für diese Themen ist Google scholar . Ive arbeitet auf Ant Colony Optimization Algorithmen für eine Weile, sind hier einige gute Papiere:

Just Suche nach "Ant Colony" auf google Scholar .

Auch die Suche nach Publikationen veröffentlicht von Marco Dorigo .

Ich bin überrascht, niemand die Bibel von ACO erwähnt hat:

Marco Dorigo & Thomas Stützle: Ant Colony Optimization

Dieses Buch wird vom Autor von ACO geschrieben, und es ist sehr gut lesbar. Sie können es an den Strand und Spaß beim Lesen haben. Aber es ist auch die vollständigste Ressource von allen, groß als Referenz, wenn das Ding zu implementieren.

Sie können einige Auszüge auf Google Books lesen

Eine weitere große Quelle der Weisheit ist die ACO Homepage

Siehe zum Beispiel dieser Artikel auf Scholarpedia.

Es gibt auch hier die Diskussion in der Was ist der effizienteste Weg, um einen Weg durch eine kleine Welt graph? Frage zu finden.

Auf den ersten Blick scheint dies eng verwandt zu sein (oder prehaps ein Spezialfall) die Metropolis-Algorithmus . Also das ist eine andere mögliche Richtung für die Suche.

Addition: Diese PDF-Datei enthält einen Verweis auf das ursprüngliche Metropole Papier aus dem Jahr 1953.

Nun, ich fand die Homepage von Eric Rollins und seine verschiedenen Implementationen (Haskell, Scala, Erlang, ...) ein ACO-Algorithmus hilfreich. Und auch das Buch von Enrique Alba, mit dem Titel „Parallel Metaheuristics: eine neue Klasse von Algorithmen“. Wo man ein ganzes Kapitel der Erklärung über ACO Algorithmen und ihre unterschiedlichen Verwendungen finden können

HTH

Lizenziert unter: CC-BY-SA mit Zuschreibung

Nicht verbunden mit StackOverflow