Multi-Objective Ant Colony Optimization (MOACO)
Multi-Objective Ant Colony Optimization (MOACO) ist eine Schwarmintelligenz-Metaheuristik, die den klassischen Ant Colony Optimization-Rahmen erweitert, um gleichzeitig zwei oder mehr konkurrierende Ziele zu optimieren. Künstliche Ameisen konstruieren Kandidatenlösungen, geleitet von Pheromonspuren und heuristischen Informationen, und bauen schrittweise ein Archiv von Pareto-optimalen Lösungen auf, anstatt zu einer einzigen besten Antwort zu konvergieren.
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Quellen
- Gambardella, L. M., Taillard, E., & Agazzi, G. (1999). MACS-VRPTW: A multiple ant colony system for vehicle routing problems with time windows. In D. Corne, M. Dorigo, & F. Glover (Eds.), New Ideas in Optimization (pp. 63–76). McGraw-Hill. link ↗
- Dorigo, M., & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press. ISBN: 9780262042192
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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Ant Colony Optimization (MOACO). ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/multi-objective-ant-colony-optimization
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