Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Optimización de colonias de hormigas (ACO)"
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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Optimización de colonias de hormigas (ACO):
En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.
El algoritmo ACO es una especie de algoritmo de inteligencia de enjambre: modelando el proceso de búsqueda de alimento de una colonia de hormigas, se establece el camino más corto en varios entornos usando el mecanismo de transferencia de información interna de la colonia de hormigas. Durante su actividad, las hormigas dejarán feromonas y las siguientes hormigas podrán elegir un camino según las feromonas dejada por las hormigas anteriores. Cuanto mayor sea la concentración de las feromonas que quedan en el camino, mayor será la probabilidad de que la hormiga elija este camino. Al mismo tiempo, la concentración de la feromona se volatilizará con el tiempo. Por lo tanto, gracias al comportamiento de la colonia de hormigas, sus individuos aprenden y optimizan constantemente un mecanismo de retroalimentación para determinar la ruta de alimentación más corta. Según las características del algoritmo ACO, este se utiliza ampliamente en la planificación de rutas.
ACO en la función de prueba Skin.
ACO en la función de prueba Forest.
ACO en la función de prueba Megacity.
Entonces, es momento de resumir. Por un lado, el algoritmo clásico de colonia de hormigas no es aplicable a problemas de optimización para el comercio con instrumentos financieros y no podría ser considerado aquí. Sin embargo, un poco de imaginación nos ha permitido evitar las limitaciones de la versión clásica y escribir una nueva versión original. Hemos sido testigo del surgimiento de un concepto completamente nuevo del algoritmo de colonia de hormigas, dentro del cual es posible la dirección de un mayor desarrollo del ACO. Dicho algoritmo ya se puede aplicar a una amplia gama de problemas, incluido el problema del viajante de comercio.
Autor: Andrey Dik