I detta dokument introduceras AntNet, en ny metod för adaptiv inlärning av routingtabeller i kommunikationsnät. AntNet är ett distribuerat, mobila agenter baserat Monte Carlo-system som inspirerades av det senaste arbetet med myrkolonimetaforen för att lösa optimeringsproblem. AntNets agenter utforskar samtidigt nätverket och utbyter insamlad information. Kommunikationen mellan agenterna är indirekt och asynkron, förmedlad av nätverket självt. Denna form av kommunikation är typisk för sociala insekter och kallasstigmergi. Vi jämför vår algoritm med sex toppmoderna routingalgoritmer som kommer från telekommunikation och maskininlärning. Algoritmernas prestanda utvärderas över en uppsättning realistiska testbäddar. Vi kör många experiment över verkliga och arti ciella IP datagram nätverk med ökande antal noder och under flera paradigmatiska rumsliga och temporal tra c distributioner. Resultaten är mycket uppmuntrande. AntNet visade överlägsen prestanda under alla experimentella förhållanden med avseende på sina konkurrenter. Vi analyserar algoritmens huvudegenskaper och försöker förklara orsakerna till dess överlägsenhet.
I REF introducerar författarna en distribuerad och mobil agent baserad routing med överlägsen prestanda inspirerad av samarbetet i myrkolonin.
AntNet: Distributed Stigmergetic Control for Communications Networks
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 9, pages 317-365, 1998', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}