Process / pipelineSimulation / optimization
Agent-Based Ant Colony Optimization — 組み合わせ最適化問題およびシミュレーション問題のためのスワームインテリジェンス
Agent-Based Ant Colony Optimization (AB-ACO) は、個々のアリを自律エージェントとしてモデル化し、探索グラフ上でフェロモントレイルをたどり、堆積させることによって確率的に解を構築します。エージェントレベルの行動規則と共有フェロモン環境を組み合わせることで、中央調整なしに、困難な組み合わせ最適化問題およびシミュレーション埋め込み最適化問題に対して、集合システムが高品質な解に収束します。
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出典
- Dorigo, M., Stutzle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA. ISBN: 9780262042192
- Bonabeau, E., Dorigo, M., Theraulaz, G. (1999). Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press, New York. ISBN: 9780195131581
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Ant Colony Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/agent-based-ant-colony-optimization
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- Agent-Based Modeling (ABM)シミュレーション↔ compare
- Ant Colony Optimization最適化↔ compare
- 遺伝的アルゴリズム最適化↔ compare
- 多目的アントコロニー最適化（MOACO）シミュレーション↔ compare
- Particle Swarm Optimization (PSO)最適化↔ compare