Ottimizzazione Robusta con Colonia di Formiche — ACO Resiliente all'Incertezza per Problemi Combinatori
L'Ottimizzazione Robusta con Colonia di Formiche (Robust ACO) estende la classica meta-euristica delle colonie di formiche incorporando esplicitamente l'incertezza dei parametri e criteri di robustezza del caso peggiore o del caso atteso nella ricerca delle soluzioni. Invece di ottimizzare per un singolo scenario nominale, cerca soluzioni che si comportino bene in una gamma di realizzazioni plausibili del problema, rendendola adatta a problemi combinatori del mondo reale in cui i dati di input (costi, domande, tempi di percorrenza) sono incerti o variabili.
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Fonti
- Dorigo, M. (1992). Optimization, learning and natural algorithms. PhD Thesis, Politecnico di Milano, Italy. link ↗
- Gutjahr, W. J., & Pflug, G. C. (2010). Simulated annealing for noisy cost functions. Journal of Global Optimization, 12(2), 123–147. (For robust stochastic metaheuristics including ACO under uncertainty.) link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Ant Colony Optimization — ACO metaheuristic with explicit uncertainty and worst-case robustness handling. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/robust-ant-colony-optimization
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