ScholarGate
Asisten
Process / pipelineSimulation / optimization

Optimasi Koloni Semut Berbasis Agen — Kecerdasan Kawanan untuk Masalah Kombinatorial dan Simulasi

Model Optimasi Koloni Semut Berbasis Agen (AB-ACO) memperlakukan semut individu sebagai agen otonom yang secara probabilistik membangun solusi dengan mengikuti dan menempatkan jejak feromon pada graf pencarian. Dengan menggabungkan aturan perilaku tingkat agen dengan lingkungan feromon bersama, sistem kolektif konvergen pada solusi berkualitas tinggi untuk masalah optimasi kombinatorial dan tertanam simulasi yang sulit tanpa koordinasi terpusat.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Dorigo, M., Stutzle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA. ISBN: 9780262042192
  2. Bonabeau, E., Dorigo, M., Theraulaz, G. (1999). Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press, New York. ISBN: 9780195131581

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Ant Colony Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/id/simulation/agent-based-ant-colony-optimization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateAgent-based ant colony optimization (Agent-Based Ant Colony Optimization). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/simulation/agent-based-ant-colony-optimization · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026