「アリのコロニー」の最適化に関する詳細情報はどこで入手できますか？
https://stackoverflow.com/questions/444671
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22-07-2019 - |
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「アリのコロニー」の使用について、しばらくの間、あちこちを読んでいます。さまざまなタイプのアルゴリズムを最適化するためのヒューリスティックなアプローチとしてモデル化します。しかし、私はまだ、入植者の方法で、またはさらに詳細にアリのコロニーの最適化について説明している記事や本を見つけていません。誰も私がこのアイデアについてさらに学ぶことができるいくつかのリソースを教えてくれますか？
解決
ドイツ語を知っているという偶然（はい、ごめん…）、友人と私はこのテーマについてのコードの紹介は、私自身がまずまずだと思います。テキストとコードでは、TSPの例を使用して概念を紹介しています。
ドイツ語がわからない場合でも、コードとテキスト内の式を見てください。
他のヒント
Wikipediaのリンクが実際に私を始めました。記事を読んで、コーディングに取りかかりました。私は巡回セールスマン問題の邪悪なバリエーションを解決していました。これは驚くべきメタヒューリスティックです。基本的に、グラフに入れることができるあらゆる種類の検索問題（ノードとエッジ、対称かどうか）はACOで解決できます。
グローバルフェロモントレイルとローカルフェロモントレイルの違いに注目してください。ローカルフェロモンは、1世代のアリが同じ経路を移動することを阻止します。モデルが収束しないようにします。グローバルフェロモンはアトラクタであり、1世代あたり少なくとも1本のアリをひっかかります。数世代にわたって最適なパスを推奨します。
私が持っている最良の提案は、単にアルゴリズムを試すことです。基本的なTSPソルバーといくつかの基本的なコロニーの視覚化をセットアップします。その後、いくつかの楽しみを持っています。概念的には、アリを扱うことはとてもクールです。基本的な動作をプログラムしてから、それらを緩く設定します。私もそれらが好きになります。 ：）
ACOは、遺伝的アルゴリズムの貪欲な形式です。それらと遊ぶ。コミュニケーション行動とパック行動を変更します。まったく異なる方法でネットワーク/グラフプログラミングがすぐに見られるようになります。それは彼らの最大の利点であり、ほとんどの人が見ているレシピではありません。
実際に理解するために、あなたはそれをいじる必要があります。書籍と研究論文は、一般的な空の高い理解のみを提供します。自転車のように、あなたはただ乗り始めなければなりません。 ：）
ACOは、グラフの問題を抽象化するための私のお気に入りです。
National Geographicは興味深い記事をしばらく書いた後、理論の。
これらのトピックに最適なリソースは、 Google奨学生です。私はしばらくの間、Ant Colony Optimizationアルゴリズムに取り組んできました。ここにいくつかの良い論文があります：
ACOの聖書について誰も言及していないことに驚いています：
マルコドリゴ＆amp; Thomas St＆＃252; tzle：Ant Colony Optimization
この本はACOの著者によって書かれており、非常に読みやすくなっています。あなたはそれをビーチに持って行き、それを読んで楽しむことができます。しかし、それはすべての中で最も完全なリソースでもあり、事を実装するときの参照として素晴らしいです。
Googleブックスの抜粋を読むことができます
もう一つの素晴らしい知恵の源は、 ACOホームページ
です。たとえば、Scholarpediaのこの記事を参照してください。
一見したところ、これはメトロポリスアルゴリズム。それが、検索の別の可能な方向です。
追加： このPDFファイル 1953年のメトロポリスのオリジナルの論文への参照が含まれています。
まあ、 Eric Rollinsのホームページと彼のさまざまな実装（Haskell、Scala、アーラン、...）ACOアルゴリズムの参考。 また、エンリケアルバの「パラレルメタヒューリスティック：アルゴリズムの新しいクラス」という本もあります。 ACOアルゴリズムとそのさまざまな使用法に関する説明の章全体を見つけることができます。
Hth
