Сочинение на тему Оптимизация колоний муравьев

ACO является относительно новым метаэвристическим методом и успешно используется во многих приложениях, особенно в задачах комбинаторной оптимизации. Алгоритм ACO моделирует поведение настоящих колоний муравьев при установлении кратчайшего пути между источниками пищи и гнездами. Муравьи могут общаться друг с другом через химические вещества, называемые феромонами, в их непосредственном окружении. Муравьи выпускают феромон на землю, когда идут от гнезда к еде, а затем возвращаются в гнездо. Муравьи двигаются в соответствии с количеством феромонов, чем богаче тропа с феромонами на пути, тем больше вероятность, что за ней последуют другие муравьи. Таким образом, более короткий путь имеет большее количество феромонов в вероятности, муравьи будут стремиться выбрать более короткий путь. Благодаря этому механизму муравьи в конечном итоге найдут кратчайший путь.

Искусственные муравьи имитируют поведение настоящих муравьев, но могут решить гораздо более сложную проблему, чем реальные муравьи. ACO широко применяется для решения различных задач комбинаторной оптимизации, таких как задача коммивояжера (TSP), задача планирования работы магазина (JSP), задача маршрутизации транспортных средств (VRP), задача квадратичного назначения (QAP) и т. Д. Хотя ACO имеет мощный способность находить решения для комбинационных оптимизационных задач, она имеет проблемы стагнации и преждевременной конвергенции, а скорость конвергенции ACO очень низкая. Эти проблемы будут более очевидными, когда размер проблемы увеличится. Поэтому несколько версий расширений и улучшений исходного алгоритма ACO были введены за эти годы.