Abstrakt. Tidningen presenterar en allmän algoritm för att lösa stokastiska kombinatoriska optimeringsproblem med det förväntade värdet av en slumpmässig variabel som objektiva och deterministiska begränsningar. Algoritmen följer metoden Ant Colony Optimization (ACO) och använder Monte-Carlo provtagning för att uppskatta målet. Det visas att under ganska milda förhållanden, inklusive linjär ökning av provstorleken, konvergerar algoritmen med sannolikhet en till den globalt optimala lösningen av det stokastiska kombinatoriella optimeringsproblemet. I motsats till de flesta konvergensresultat för metaheuristics i det deterministiska fallet kan algoritmen vanligtvis rekommenderas för praktisk tillämpning i oförändrad form, dvs. med det "teoretiska" parameterschemat.
REF analyserade först myrkolonioptimeringsalgoritmen (ACO) för stokastisk kombinatorisk optimering och visade konvergens under milda förhållanden.
A converging ACO algorithm for stochastic combinatorial optimization
{'venue': 'Proc. SAGA 2003 Stochastic Algorithms: Foundations and Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}