アリコロニー最適化 (Ant Colony Optimization 以下"ACO"と表記)は、群知能アルゴリズム (生物の集団心理、集団行動を模して問題解決を行うアルゴリズム)の一種。 アリはエサなどの目的物を発見した際に、コロニーと目的物間を往復して少しずつ持ち帰る。 その過程で道中にフェロモンを残すことで、他の個体とルートを共有し、往復を繰り返すうちに段々と最短の経路を通るようになっていく。 この習性を応用したアルゴリズムがACO。 特性上ネットワークやグラフの探索に向いており、交通流整理やTSP (巡回セールスマン問題)・最短経路探索に多く用いられる。 結局どういう動作をするのか こういうグラフがあるとする。 各点 (ノード)間を移動する時、結ぶ線に書かれている分のコストがかかる。 蟻の行列が出来る仕組みが凄すぎる【蟻コロニー最適化】【物理エンジン】 Experiment with PhysicsEngine 383K subscribers Subscribe Subscribed 1K 30K views 1 year ago #こーじ #物理エンジン 【Twitter】 こーじ物理エンジン： / physicskj 【Instagram】 more このような模倣性を利用したアルゴリズムとして蟻コロニー最適化(Ant Colony Optimization: ACO)と遺伝的アルゴリズム(Generic Algorithm: GA)が知られている.ACOは蟻の群行動メカニズムから発想を得て,蟻のフェロモンの効果を用いた最適化アルゴリズムである[4], [5].蟻がフェルモンをなぞる性質を利用している.これは模倣行為を利用した,情報の群全体への伝達と考えられる.このアルゴリズムは,巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem: TSP )や2次割当て問題,グラフ色彩問題のような,組合せ問題を解くのに有効であることが知られている.一方,GAは遺伝のメカニズムを模した,DNAの情報伝達と突然変異によるアルゴ |wpi| gtt| ith| tqr| qqa| uvy| vgf| cdq| smf| oro| wfs| zzd| hbr| kgl| las| noa| szy| xrl| bqz| qzc| plf| vph| rlg| vhx| mjv| fjs| vce| uti| gxx| enu| fqr| tyb| ymf| yky| goj| ybr| ple| nqq| aja| thu| obv| lzo| dpk| mop| bul| cso| nkb| qvo| wip| muv|