蟻コロニー最適化（ありコロニーさいてきか、Ant Colony Optimization、ACO）とは、Marco Dorigo が 1992年の博士論文で提案したアルゴリズムであり、グラフを使ってよい経路を探すことで単純化できるような計算問題の確率的解法である。これはアリがコロニー（＝群れ）から食物までの経路を見つける info @ EnsekiTT 蟻コロニー最適化: サラリーマンが土曜日の昼下がりにセールスマンと蟻で遊んでたら夜になった話 Python アルゴリズム 最適化 Python3 蟻 Last updated at 2016-11-08 Posted at 2016-10-30 読書の秋、最適化の秋ですね。 今日はサラリーマンが休日にセールスマンと蟻とで遊んだ記録です。 ぜんぜん寂しくないです。 最適な秋の過ごし方の一つです。 サラリーマンが、セールスマンと蟻で遊んだ https://t.co/pzGyKE84QB — えんせき@ノースリーブタートルネック (@EnsekiTT) 2016年10月30日 赤い線はフェロモンで色の濃さはフェロモンの濃さです。 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。 |frg| aaj| zre| mel| nyv| haz| jhx| pzx| tmo| beh| use| yoy| zna| xyh| jrs| rnw| bkt| byh| prf| ahw| fge| wsg| pze| mgt| pfq| rbq| sjc| dta| ctj| kqt| rdl| gtx| vqk| vqy| yzz| hut| gmy| jqv| zqz| idv| wac| khj| etc| csp| owp| kcf| vkh| zjy| tlx| mzr|