Optymalizacja z wykorzystaniem algorytmu kolonii mrówek

• Autorzy: Forkiewicz M.

Warianty tytułu

EN

The optimization using ACO algorithms

• Konferencja: Zastosowanie komputerów w nauce i technice 2002. Cykl seminariów zorganizowanych przez Oddział Gdański PTETiS (12 ; 2002 ; Gdańsk, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie przedstawiono nowoczesną metaheurystykę - algorytm kolonii mrówek oraz przykłady zastosowań do rozwiązywania trudnych problemów optymalizacji kombinatorycznej. Zaprezentowano wyniki szeregowania zadań niezależnych i niepodzielnych na wielu procesorach równoległych przy użyciu algorytmu kolonii mrówek.

EN

In the paper the modem metaheuristic Ant Colony Optimization (ACO) algorithm and examples of application to NP-hard optimization problem are described. Results of scheduling of independent and non-preemptable tasks at many parallel and identical processors using Ant Colony Optimization algorithm are also presented.

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2002
• Tom: Nr 18
• Strony: 57--62
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., 7 rys., 1 tab.

Twórcy

autor

Forkiewicz M.

• Katedra Zarządzania i Technik Informatycznych, Wydział Zarządzania i Ekonomii, Politechnika Gdańska, ul. G. Narutowicza 11/12, 80-952 Gdańsk Tel.: [phone] Fax.: [phone]

Bibliografia

• 1. Holldobler B., Wilson E. O.: The Ants. Springer-Verlag, Berlin 1990.
• 2. Holldobler B., Wilson E. O.: Podróż w krainę mrówek: Dzieje badań naukowych. Prószyński i S-ka, Warszawa 1998.
• 3. Bonabeau E., Theraulaz G.: Mądrość roju. Świat Nauki, nr 6, 2000, s. 48-56.
• 4. Kołodziejczyk A.: Feromony. Pismo PG, nr 5, 1998, s. 16-23.
• 5. Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G.: Swarm Intelligence From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press, New York 1999.
• 6. Colorni A., Dorigo M., ManiezzoV.: Distributed Optimization by Ant Colonies. 1st European Conference on Artificial Life, Paris, France, 11-13 XII 1991, s. 134-142.
• 7. Colorni A., Dorigo M., ManiezzoV.: An investigation of some properties of an "Ant algorithm". 2nd International Conference on Parallel Problem Solving from Nature Conference, Brussels, Belgium, 28-30 IX 1992, s. 509-520.
• 8. Dorigo M., Di Caro G., Gambardella L. M.: Ants Algorithms for Discrete Optimization. Artificial Life, vol. 5, nr 3, 1999, s. 137-172.
• 9. Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A.: The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybemetics, Part B: Cybernetics, vol. 26, nr 1, 1996, s. 29-41.
• 10. Dorigo M., StutzleT., Di Caro G. (ed.): Ant Algorithms. Future Generation Computer Systems (special issue), vol. 16, nr 8, 2000, s. 851-956.
• 11. Dorigo M., Di Caro G.: Ant Colony Optimization: A New Meta-Heuristic. Congress on Evolutionary Computation, Washington D.C., USA, 6-9 VI 1999, s. 1470-1477.
• 12. Corne D., Dorigo M., Glover F.: New Ideas in Optimization. McGraw-Hill, London 1999.
• 13.ForkiewiczM.: Zastosowanie metod opartych na ewolucji populacji do szeregowania zadań produkcyjnych. Rozprawa doktorska, WZiE, PG, Gdańsk 2002.
• 14. Dorigo M.: Ant Colony Optimization. htip://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo/ACO/ACO.html.
• 15. Sinclair M.: Ant Colony Optimization. http://uk.geocities.com/markcsinclair/aco.html.
• 16. Błażewicz J., Ecker K.H., Schmidt G., Węglarz J.: Scheduling in Computer and Manufacturing System. Springer - Verlag, Berlin 1994.