ScholarGate
Asistenti
Process / pipeline

Optimizimi me Antet — Optimizim Kombinatorik i Bazuar te Stigmat

Optimizimi me Antet (ACO) është një algoritëm meta-heuristik i prezantuar nga Marco Dorigo dhe kolegët e tij në fillim të viteve 1990, i cili zgjidh probleme optimizimi kombinatorik duke simuluar sjelljen kolektive të kërkimit të ushqimit te milingonat. Milingonat e vërteta lënë gjurmë feromonesh nëpër shtigje dhe ndjekin në mënyrë preferenciale shtigjet më të forta; ACO e kthen këtë mekanizëm përforcimi pozitiv në një procedurë kërkimi që gjen zgjidhje me cilësi të lartë për probleme me strukturë grafi si Problemi i Shitësit Udhëtues, rrutimi i automjeteve dhe planifikimi.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+3 more

Burimet

  1. 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
  2. Dorigo, M. & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press. ISBN: 9780262042192

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 1). Ant Colony Optimization (ACO). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.

Compare side by side

Cituar nga

ScholarGateAnt Colony Optimization (Ant Colony Optimization (ACO)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/optimization/ant-colony-optimization · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026