"개미 군집" 최적화에 대한 자세한 내용은 어디서 알아볼 수 있나요?
https://stackoverflow.com/questions/444671
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22-07-2019 - |
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나는 다양한 유형의 알고리즘을 최적화하기 위한 경험적 접근 방식으로 "개미 식민지" 모델을 사용하는 것에 대해 한동안 여기저기서 읽었습니다.그러나 나는 아직까지 개미 군집 최적화를 소개적인 방식으로, 심지어 아주 자세하게 논의하는 기사나 책을 찾지 못했습니다.이 아이디어에 대해 자세히 알아볼 수 있는 리소스를 알려줄 수 있는 사람이 있나요?
해결책
혹시 당신이 독일어를 알고 있다면(예, 죄송합니다…) 친구와 저는 다음과 같은 글을 썼습니다. 코드로 소개 나 자신도 꽤 괜찮다고 생각하는 이 주제에 대해.텍스트와 코드에서는 TSP의 예를 사용하여 개념을 소개합니다.
심지어 독일어를 모른다면 코드를 살펴보세요 그리고 텍스트의 공식은 여전히 제공될 수 있습니다.
다른 팁
링크 위키 백과 실제로 나를 시작했습니다. 나는 기사를 읽고 코딩에 도달했다. 나는 여행 세일즈맨 문제의 사악한 변형을 해결하고있었습니다. 그것은 놀라운 메타 허풍입니다. 기본적으로 그래프에 넣을 수있는 모든 유형의 검색 문제 (노드 및 가장자리, 대칭이든 아니든)를 ACO로 해결할 수 있습니다.
글로벌 및 로컬 페로몬 트레일의 차이점을 찾으십시오. 로컬 페로몬 낙담 같은 길을 가로 지르는 한 세대의 개미. 그들은 모델이 수렴되지 않도록합니다. 글로벌 페로몬은 유인기이며 세대당 적어도 하나의 개미를 잡아야합니다. 그들은 여러 세대에 걸쳐 최적의 경로를 장려합니다.
내가 가진 가장 좋은 제안은 단순히 알고리즘을 사용하는 것입니다. 기본 TSP 솔버와 기본 식민지 시각화를 설정하십시오. 그런 다음 재미있게 보내십시오. 개념적으로 개미와 함께 일하는 것은 정말 멋지다. 기본 행동을 프로그래밍 한 다음 느슨하게 설정합니다. 나는 심지어 그들을 좋아한다. :)
ACO는 욕심 많은 형태의 유전자 알고리즘입니다. 그들과 함께 놀아. 의사 소통 행동을 바꾸고 행동을 포장합니다. 당신은 완전히 다른 방식으로 네트워크 / 그래프 프로그래밍을 신속하게보기 시작할 것입니다. 그것은 대부분의 사람들이 그것을 보는 레시피가 아니라 가장 큰 이점입니다.
당신은 그것을 정말로 이해하기 위해 그것을 가지고 놀아야합니다. 서적 및 연구 논문은 일반적인 하늘 높은 이해 만 제공합니다. 자전거처럼, 당신은 그냥 타기 시작해야합니다. :)
ACOS는 지금까지 그래프 문제에 대한 내가 가장 좋아하는 추상화입니다.
내셔널 지오그래픽이 썼다 흥미로운 기사 일부 이론에 대해 이야기합니다.
이 주제에 가장 적합한 리소스는입니다 Google 학술 검색. IVE는 ANT Colony Optimization 알고리즘을 잠시 동안 작업하고 있습니다. 여기에 좋은 논문이 있습니다.
단지 Google Scholar에서 "Ant Colony"를 검색하십시오.
또한, 출판 된 논문을 검색하십시오 마르코 도리고.
아무도 Aco의 성경을 언급 한 사람이 없다는 것에 놀랐습니다.
Marco Dorigo & Thomas Stützle : Ant Colony Optimization
이 책은 ACO의 저자가 작성했으며 읽을 수 있습니다. 해변으로 가져 가서 재미있게 읽을 수 있습니다. 그러나 그것은 또한 사물을 구현할 때 참조로서 가장 훌륭한 자원입니다.
당신은 몇 가지를 읽을 수 있습니다 Google 도서에서 발췌
지혜의 또 다른 위대한 원천은입니다 ACO 홈페이지
예를 들어 참조하십시오 이 기사 학자에.
여기에도 토론이 있습니다 작은 세계 그래프를 통해 길을 찾는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까? 의문.
언뜻보기에 이것은 밀접한 관련이있는 것 같습니다 (또는 특별한 경우). 메트로폴리스 알고리즘. 그래서 그것은 검색의 또 다른 방향입니다.
덧셈: 이 PDF 파일 1953 년의 원래 대도시 논문에 대한 참조가 포함되어 있습니다.
글쎄, 나는 찾았다 Eric Rollins의 홈페이지 ACO 알고리즘의 그의 다른 구현 (Haskell, Scala, Erlang, ...)이 도움이되었습니다. 또한 ACO 알고리즘과 다양한 사용법에 대한 설명의 전체 장을 찾을 수있는 "Parallel Metaheuristics : A New Class of Atgorithms"라는 Enrique Alba의 책도 있습니다.
HTH
