Process / pipelineSimulation / optimization
강건 개미 군집 최적화 — 조합 문제에 대한 불확실성 강건 ACO
강건 개미 군집 최적화(Robust ACO)는 매개변수 불확실성과 최악의 경우 또는 기대값 강건성 기준을 해 탐색에 명시적으로 통합함으로써 고전적인 개미 군집 메타휴리스틱을 확장합니다. 단일 명목 시나리오에 대한 최적화를 수행하는 대신, 다양한 가능한 문제 실현 전반에 걸쳐 잘 수행되는 해를 추구하므로, 입력 데이터(비용, 수요, 이동 시간)가 불확실하거나 가변적인 실제 조합 문제에 적합합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Ant Colony Optimization — ACO metaheuristic with explicit uncertainty and worst-case robustness handling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/robust-ant-colony-optimization
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