PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Flying ant colony optimization algorithm for combinatorial optimization

Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Algorytm optymalizacji kolonii latających mrówek w celu optymalizacji kombinatorycznej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In this paper is introduce "flying" ants in Ant Colony Optimization (ACO). In traditional ACO algorithms the ants construct their solution regarding one step forward. In proposed ACO algorithm, the ants make their decision, regarding more than one step forward, but they include only one new element in their solutions.
PL
Artykuł przedstawia "latające" mrówki w problemie optymalizacji algorytmów mrówkowych. W tradycyjnych podejściach dla algorytmów mrówkowych agenci (mrówki) budują swoje rozwiązanie w kolejnych krokach. W zaproponowanym podejściu optymalizacji algorytmu mrówkowego agenci podejmują decyzję na podstawie więcej niż jednego kroku, jednakże tylko jeden element wprowadzany jest do rozwiązania.
Czasopismo
Rocznik
Strony
31--40
Opis fizyczny
Bibliogr. 22 poz.
Twórcy
autor
  • Institute of Information and Communiaction Technologies, Bulgarian Academy of Sciences, Acad. G. Bonchev str. bl.25A, 1113 Sofia, Bulgaria
autor
  • Institute of Biophysics and Biomedical Engineering, Bulgarian Academy of Sciences, Acad. G. Bonchev str. bl.105, 1113 Sofia, Bulgaria
Bibliografia
  • 1. Fidanova S., Lirkov I.: 3D Protein Structure Prediction. Analele Universitatii de Vest Timisoara XLVII, 2009, p. 33÷46.
  • 2. Fidanova S.: An Improvement of the Grid-based Hydrophobic-Hydrophilic Model. Int. J. Bioautomation 14, 2010, p. 147÷156.
  • 3. Stutzle T., Hoos H.: Max Min Ant System. Future Generation Computer Systems 16, 2000, p. 889÷914.
  • 4. Eiben A.E., Hinterding R., Michalewicz Z.: Parameter Control in Evolutionary Algorithms. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 3, 1999, p. 121÷141.
  • 5. Nowotniak R., Kucharski J.: Gpu-based Tuning of Quantum-inspired Genetic Algorithm for a Combinatorial Optimization Problem. Bulletin Of The Polish Academy Of Sciences Technical Sciences, 60, 2011, p. 323÷330.
  • 6. Fidanova S.: Simulated Annealing: A Monte Carlo Method for GPS Surveying. Computational Science, Lecture Notes in Computer Science 3991, 2006, p. 1009÷1012.
  • 7. Birattari M., Stutzle T., Paquete L., Varrentrapp K.: A Racing Algorithm for Configuring metaheuristics. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2002, p. 11÷18.
  • 8. Bonabeau E., Dorigo M.: Theraulaz G.: Swarm Intelligence: From Natural to Artifcial Systems. Oxford University Press, New York 1999.
  • 9. Dorigo M., Stutzle T.: Ant Colony Optimization. MIT Press, 2004.
  • 10. Dorigo M., Gambardella L.: Ant Colony system: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1, 1997, p. 53÷66.
  • 11. Fidanova S.: ACO Algorithm with Additional Reinforcement. Int Conf. from Ant Colonies to Artifcial Ants, Lecture Notes in Computer Science 2463, 2003, p. 292÷293.
  • 12. Fidanova S., Atanassov K., Marinov P.: Generalized Nets and Ant Colony Optimization. Bulg. Academy of Sciences Pub. House, 2011.
  • 13. Fidanova S., Atanassov K., Marinov P.: Start Strategies of ACO Applied on Subset Problems. Numerical Methods and Applications, Lecture Notes in Computer Science 6046, 2011, p. 248÷255.
  • 14. Fidanova S., Atanassov K., Marinov P.: Intuitionistic Fuzzy Estimation of the Ant Colony Optimization Starting Points. Large Scale Scientic Computing, Lecture Notes in Computer Science 7116, 2012, p. 219÷226.
  • 15. Hofmann-Wellenhof B., Lichtenegger H., Collins J.: Global Positioning System: Theory and Practice. Springer, 1993.
  • 16. Liberti L., Lavor C., Maculan N., Mucherino A.: Euclidean Distance Geometry and Applications. SIAM Review 56, 2014, p. 3÷69.
  • 17. Leick A.: GPS Satellite Surveying. Wirley, 2004.
  • 18. Dare P., Saleh H.: GPS Network Design: Logistics Solution Using Optimal and Near- Optimal Methods. Journal of Geodesy 74, 2000, p. 467÷478.
  • 19. Saleh H., Dare P.: Effective Heuristics for the GPS Survey Network of Malta: Simulated Annealing and Tabu Search Techniques. Journal of Heuristics 7, 2001, p. 533÷549.
  • 20. Teunissen P., Kleusberg A.: GPS for Geodesy. Springer, 1998.
  • 21. Leguizamon G., Michalevich Z.: A New Version of Ant System for Subset Problems. Int. Conf. on Evolutionary Computations 2, 1999, p. 1459÷1464.
  • 22. Kochenberger G., McCarl G., Wymann F.: An Heuristic for General Integer Programming. Decision Sciences 5, 1974, p. 34÷44.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-9b310ba2-c4c7-462c-80d1-6abcd1cbfbfb
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.