Bayesian Ant Colony Optimization — ACO mit bayesianischer probabilistischer Parameterlernmethode
Bayesian Ant Colony Optimization (BACO) ist eine hybride Metaheuristik, die bayesianische Inferenz in das Ant Colony Optimization (ACO)-Framework integriert. Indem Pheromonintensitäten oder Algorithmusparameter als Wahrscheinlichkeitsverteilungen behandelt werden, die mit gesammelten Evidenzen aktualisiert werden, verbessert BACO die Konvergenzzuverlässigkeit und Robustheit im Vergleich zu klassischem ACO bei verrauschten oder unsicheren kombinatorischen Optimierungsproblemen.
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Quellen
- Dorigo, M., Maniezzo, V., Colorni, A. (1996). Ant system: optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, 26(1), 29–41. DOI: 10.1109/3477.484436 ↗
- Ant colony optimization algorithms. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ant Colony Optimization — ACO with Bayesian probabilistic parameter learning. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/bayesian-ant-colony-optimization
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