Abstract-En myrkolonioptimering (ACO) algoritm erbjuder algoritmiska tekniker för optimering genom att simulera födobeteendet hos en grupp myror för att utföra inkrementella lösningskonstruktioner och för att förverkliga en feromonläggningsmekanism. Även om ACO först är utformad för att lösa diskreta (kombinatoriska) optimeringsproblem, ACO proceduren är också tillämplig på kontinuerlig optimering. Detta papper presenterar ett nytt sätt att utöka ACO till att lösa kontinuerliga optimeringsproblem genom att fokusera på kontinuerlig variabel provtagning som en nyckel till att omvandla ACO från diskret optimering till kontinuerlig optimering. Den föreslagna SamACO-algoritmen består av tre stora steg, dvs. generering av kandidatvariabler för val, myrornas lösningskonstruktion och feromonuppdateringsprocessen. SamACO:s distinkta egenskaper är ett samarbete mellan en ny provtagningsmetod för diskretisering av det kontinuerliga sökutrymmet och en effektiv inkrementell lösningskonstruktionsmetod baserad på de provade värdena. SamACO:s prestanda testas med hjälp av kontinuerliga numeriska funktioner med unimodala och multimodala funktioner. Jämfört med några toppmoderna algoritmer, inklusive traditionella myrbaserade algoritmer och representativa beräkningsalgoritmer för kontinuerlig optimering, ses SamACOs prestanda som konkurrenskraftig och lovande.
Detta har utvecklats för att utöka ACO till en kontinuerlig optimering REF.ACO algoritm tillhör den konstruktiva metoden och därmed lösning för combinatorial optimering problem byggs steg för steg utan backtracking.
SamACO: Variable Sampling Ant Colony Optimization Algorithm for Continuous Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}