Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2020

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Ant Colony Optimization

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wpływ parametrów algorytmu mrówkowego na efektywność połączeń w sieciach

Iżuk Beata, Piechowiak Maciej

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

2020

nr 2

4--9

W artykule zdefiniowano algorytm mrówkowy ACO, jego miejsce wśród dziedzin sztucznej inteligencji oraz przedstawiono jego przykładowy przebieg. Scharakteryzowano także parametry algorytmu mrówkowego i przeprowadzono testy zachowania mrówek w przykładowych grafach. W szczególności omówiono wpływ każdego parametru na sposób wyznaczania najkrótszych ścieżek w grafach o różnych rozmiarach. Badania symulacyjne przedstawiono dla czterech zestawów parametrów ACO.

The article defines Ant Colony Optimization algorithm (ACO), its place among the fields of artificial intelligence and an example of its implementation was presented. The crucial parameters of the algorithm were also characterized and tests of ant behavior in sample graphs were carried out. In particular, the influence of each parameter on the method determining the shortest paths in graphs of various sizes was discussed. Simulation tests were presented for four sets of ACO parameters.