link Wikipedia tatsächlich hat mich begonnen. Ich habe den Artikel gelesen und bin zum Codieren gekommen. Ich habe eine böse Variante des Problems des reisenden Verkäufers gelöst. Es ist eine erstaunliche Meta-Heuristik. Grundsätzlich kann jede Art von Suchproblemen, die in ein Diagramm eingefügt werden können (Knoten & Kanten, symmetrisch oder nicht), mit einem ACO gelöst werden.
Achten Sie auf den Unterschied zwischen globalen und lokalen Pheromonspuren. Lokale Pheromone entmutigen eine Generation von Ameisen aus dem gleichen Weg. Sie verhindern, dass das Modell konvergiert. Globale Pheromone sind Attraktoren und sollten mindestens eine Ameise pro Generation gefangen halten. Sie fördern optimale Wege über mehrere Generationen hinweg.
Der beste Vorschlag, den ich habe, ist einfach mit dem Algorithmus zu spielen. Richten Sie einen Basis-TSP-Solver und eine einfache Kolonievisualisierung ein. Dann hab Spaß. Die konzeptionelle Arbeit mit Ameisen ist sehr cool. Sie programmieren ihre grundlegenden Verhaltensweisen und setzen sie dann frei. Ich mag sie sogar gern. :)
ACOs sind eine gierige Form von genetischen Algorithmen. Spiel mit ihnen. Ändern Sie ihr kommunikatives Verhalten und Verhalten. Sie werden schnell anfangen, die Netzwerk-/Grafikprogrammierung auf eine völlig andere Weise zu sehen. Das ist ihr größter Vorteil, nicht das Rezept, nach dem die meisten Menschen es sehen.
Sie müssen nur damit spielen, um es wirklich zu verstehen. Bücher & Forschungsarbeiten geben nur ein allgemeines Verständnis. Wie ein Fahrrad, musst du anfangen zu reiten. :)
ACOs, bei weitem, sind meine Lieblings-Abstraktion für Graph Probleme.
Vielen Dank für diesen Link lesen! Leider beschränkt sich mein Deutsch auf das, was ich in der Mittelschule gelernt habe (will das Wetter besprechen?), Aber Google Translate hat einen tollen Job gemacht. – MattK
Ich denke, die Übersetzung des XKCD-Comics ging ziemlich gut ... der Rest ... nicht so sehr. ;-) Hinweis: So spricht ich nicht normal Deutsch. –