बायेसियन चींटी कॉलोनी अनुकूलन — बायेसियन संभाव्य पैरामीटर सीखने के साथ ACO
बायेसियन चींटी कॉलोनी अनुकूलन (BACO) एक हाइब्रिड मेटाहेयुरिस्टिक है जो चींटी कॉलोनी अनुकूलन ढांचे में बायेसियन अनुमान को एम्बेड करता है। फेरोमोन की तीव्रता या एल्गोरिथम मापदंडों को एकत्रित साक्ष्य के साथ अद्यतन की गई संभाव्यता वितरण के रूप में मानकर, BACO शोरगुल या अनिश्चित संयोजी अनुकूलन समस्याओं पर शास्त्रीय ACO की तुलना में अभिसरण विश्वसनीयता और मजबूती में सुधार करता है।
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स्रोत
- 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/hi/simulation/bayesian-ant-colony-optimization
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