Otimização por Colônia de Formigas — Otimização Combinatória Baseada em Enxame
Otimização por Colônia de Formigas (ACO) é um algoritmo meta-heurístico introduzido por Marco Dorigo e colegas no início dos anos 1990 que resolve problemas de otimização combinatória simulando o comportamento coletivo de forrageamento de formigas. Formigas reais depositam trilhas de feromônio em caminhos e seguem preferencialmente trilhas mais fortes; ACO transforma esse mecanismo de feedback positivo em um procedimento de busca que encontra soluções de alta qualidade para problemas estruturados em grafos, como o Problema do Caixeiro Viajante, roteamento de veículos e escalonamento.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Fontes
- Dorigo, M. & Gambardella, L.M. (1997). Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 53-66. DOI: 10.1109/4235.585892 ↗
- Dorigo, M. & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press. ISBN: 9780262042192
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Ant Colony Optimization (ACO). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/optimization/ant-colony-optimization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Algoritmo GenéticoOtimização↔ compare
- Otimizador Lobo CinzentoOtimização↔ compare
- Otimização por Enxame de Partículas (PSO)Otimização↔ compare
- Annealing SimuladoOtimização↔ compare
- Tabu SearchOtimização↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →