Sammanfattning av denna webbsida: Inspirerad av det faktum att den verkliga världen myror inifrån en koloni inte är kloner (även om de kan se likadana ut, de skiljer sig från varandra), i denna artikel, författarna presenterar en anpassad myrkolonioptimering (ACO) algoritm som innehåller metoder och idéer från genetiska algoritmer (GA). Efter den första (inledning) delen av tidningen presenteras historien och state of the art, börjar medstigmergy och genetiska begrepp och slutar med de senaste ACO algoritm varianter som multiagent system (MAS). Motiveringen och tillvägagångssätt avsnitten syftar till att presentera problemen med nuvarandestigmergy-baserade algoritmer och att föreslå en (möjlig - ännu att vara fullt verifierad) lösning på några av problemen ("syntetiska gener" för artificiella myror). En modell som används för att validera den föreslagna lösningen presenteras i nästa avsnitt tillsammans med några preliminära simuleringsresultat. Några av slutsatserna om huvudämnet för tidningen (syntetiska gener: medel inom MAS med olika beteenden) som stänger papperet är: a) konvergenshastigheten för ACO algoritmer kan förbättras med detta tillvägagångssätt; b) dessa "syntetiska gener" kan enkelt implementeras (som lokala variabler eller egenskaper hos agenterna); c) MAS är självanpassning till specifika problem som behöver optimeras.
Negulescu m.fl. REF presenterade en anpassad ACO som innehåller metoder och idéer från genetiska algoritmer (GA) genom att simulera konstgjorda myror med olika beteenden som syntetiska gener.
Synthetic Genes for Artificial Ants. Diversity in Ant Colony Optimization Algorithms
{'venue': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'journal': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}