Swarm Intelligence: Concepts, Models, and Applications読み 【二日目】

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ACO

ACOの基本アイデアは、各問題を重み付きグラフに帰結して、より良いパスを選択する。
これを「モデル」とする。

そして、あとは普段どおりTSPのように計算をする。
各アリ、エージェントが一つの解を構築、環境を改善し、修繕を行う。

ACO TSP

ACOの改善はおおよそTSPを起点として行われる。
ベンチマークとしてACO自体のアルゴリズムの改善を行い、
それらを利用して他の組合せ最適化問題などに使用する。

ACOとANN

ACOはANN(Artificial Neural Network)に似ている。

よって、ACOが適用できる問題はANNをしよう、またはANNが適用できる問題はACOが使用できるかもしれない。

またこれらを併用する研究も確か前見た気がする。

あした

明日はPSO(Particle Swarm Optimization)のところを中心的に見よう。