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베이지안 개미 군집 최적화 — 베이지안 확률적 파라미터 학습을 이용한 ACO
베이지안 개미 군집 최적화(Bayesian Ant Colony Optimization, BACO)는 개미 군집 최적화 프레임워크에 베이지안 추론을 내장한 하이브리드 메타휴리스틱입니다. 페로몬 강도나 알고리즘 파라미터를 수집된 증거로 업데이트되는 확률 분포로 취급함으로써, BACO는 노이즈가 있거나 불확실한 조합 최적화 문제에서 고전적인 ACO에 비해 수렴 신뢰성과 견고성을 향상시킵니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ant Colony Optimization — ACO with Bayesian probabilistic parameter learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/bayesian-ant-colony-optimization
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