Optimizacija s pomočjo kolonije mravelj

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Optimizacija s pomočjo kolonije mravelj
Avtorji:	ID Pešl, Ivan (Avtor) ID Žumer, Viljem (Avtor) ID Brest, Janez (Avtor)
Datoteke:	http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:DOC-674U45KF
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Delo ni kategorizirano
Tipologija:	1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V naravi so mravlje sposobne najti najkrajšo pot od vira hrane do gnezda brez uporabe vizualnih informacij. Poleg tega so se zmožne prilagoditi spremembam v okolju. na primer najti novo naj krajšo pot. ko trenutno pot preseka ovira. Pri tem nastane zamisel, da bi lahko bilo posnemanje takšnega obnašanja mravelj učinkovito tudi v diskretnem svetu. V članku bomo prikazali reševanje problema trgovskega potnika s pomočjo optimizacije mravelj.
Ključne besede:	kolonija mravelj, umetna inteligenca, inteligenca roja, problem trgovskega potnika
Založnik:	Elektrotehniška zveza Slovenije
Leto izida:	2006
Št. strani:	str. 93-98
Številčenje:	Vol. 73, no. 2-3
PID:	20.500.12556/DKUM-52837
UDK:	004.8
COBISS.SI-ID:	10672918
ISSN pri članku:	0013-5852
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:JLVPZAPP
Datum objave v DKUM:	10.07.2015
Število ogledov:	2829
Število prenosov:	89
Metapodatki:
Področja:	Ostalo
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Naslov:	Elektrotehniški vestnik
Založnik:	Strokovna zadruga koncesijoniranih elektrotehnikov
ISSN:	0013-5852
COBISS.SI-ID:	742916

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	ACO - Ant Colony Optimization
Opis:	Ant colony optimization is a relatively new approach to solving NP-Hard problems. It is based on the behavior of real ants, which always find the shortest path between their nest and a food source. Such behavior can be transferred into the discrcte world, were real ants are replaced by simple agents. Such simple agents are placed into the environment where different combinatorial problems can be solved In this paper we describe an artificial ant colony capable of solving the travelling salesman problem (TSP). Artificial ants successively generate shorter feasible tours by using information accumulated in the form of a phermone trail deposited on edges of the TSP graph [1]. The basic ant behavior can be improved by adding heuristic information, e.g. local search. We describe several different algorithms used in solving the TSP (and similar) problems. We start from the first algorithm that was first used in ant optimization named Ant System. This algorithm has been followed by many others approaches resulting in better performance of ant colony optimization. The main job is to test the ant behavior on different graphs, taken from the TSPLlJJ95 library. At the end we show a comparison of ant algorithms on several instances of TSP.
Ključne besede:	ant colony optimization, artificial intelligence, swarm intelligence, travelling salesman problem

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj