En analogi med hur myrkolonier fungerar har föreslagit en definition av ett nytt beräkningsparadigm, som vi kallar Ant System. Vi föreslår det som en livskraftig ny metod för stokastisk kombinatorisk optimering. De viktigaste egenskaperna hos denna modell är positiv återkoppling, distribuerad beräkning och användning av en konstruktiv girig heurism. Positiv feedback står för snabba upptäckter av bra lösningar, distribuerad beräkning undviker för tidig konvergens, och den giriga heurismen hjälper till att hitta godtagbara lösningar i de tidiga skedena av sökprocessen. Vi tillämpar den föreslagna metoden på det klassiska reseförsäljarproblemet (TSP) och rapporterar simuleringsresultat. Vi diskuterar också parameterval och tidiga inställningar av modellen, och jämför den med tabu sökning och simulerad glödgning med hjälp av TSP. För att visa robustheten i tillvägagångssättet visar vi hur Ant System (AS) kan tillämpas på andra optimeringsproblem som den asymmetriska resande försäljaren, det kvadratiska uppdraget och jobb-shop schemaläggning. Slutligen diskuterar vi de framträdande egenskapernaglobal revidering av datastrukturen, distribuerad kommunikation och probabilistiska övergångar av systemet.
Den första ACO-algoritmen är AS REF, som tillämpades för att lösa problemet med resande säljare.
The Ant System: Optimization by a colony of cooperating agents
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS-PART B', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}