Process / pipelineSimulation / optimization
多目的アントコロニー最適化（MOACO）
多目的アントコロニー最適化（MOACO）は、2つ以上の相反する目的を同時に最適化するために、古典的なアントコロニー最適化フレームワークを拡張した、群知能メタヒューリスティックです。人工アリは、フェロモントレイルとヒューリスティック情報に導かれて候補解を構築し、単一の最良解に収束するのではなく、段階的にパレート最適解のアーカイブを構築します。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Ant Colony Optimization (MOACO). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/multi-objective-ant-colony-optimization
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