アリのコロニー最適化アルゴリズムとは

アリのコロニー最適化アルゴリズム (ACO とも呼ばれる) は、コンピューター サイエンスとオペレーションの分野における計算問題に対処するための確率論的手法です。 リサーチ。 これらの問題は、グラフを通じて適切なパスを見つけるというタスクに要約できます。 自然のアリの行動は、人工アリに代表されるマルチエージェント システムの開発のインスピレーションとして役立ちました。 フェロモンの使用による生物学的アリのコミュニケーションは、頻繁に採用される主要なパラダイムです。 人工アリとローカル検索アルゴリズムの組み合わせは、インターネット ルーティングや車両ルーティングなど、ある種のグラフを伴ういくつかの最適化タスクに最適な手法となっています。 これは、これらの組み合わせにより、従来の方法よりも最適なソリューションを迅速に見つけることができるためです。

メリット

(I) に関する洞察と検証 次のトピック:

第 1 章: アリのコロニー最適化アルゴリズム

第 2 章: ジョブショップのスケジューリング

第 3 章: オープンショップのスケジューリング

第 4 章: 二次代入問題

第 5 章: 一般化された代入問題

第 6 章: セットカバー問題

第 7 章: 分割問題

第 8 章: 破産予測

第 9 章: タンパク質とタンパク質の相互作用

第 10 章: タンパク質のフォールディング

(II) 一般のよくある質問に答える アリのコロニー最適化アルゴリズムについて。

(III) さまざまな分野でのアリのコロニー最適化アルゴリズムの使用例の実例。

(IV) 266 の新機能を簡単に説明する 17 の付録 アリのコロニー最適化アルゴリズムのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界のテクノロジーを紹介します。

本書の対象者

専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のアリのコロニー最適化アルゴリズムに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。