link Wikipedia thực sự đã bắt đầu. Tôi đọc bài báo và viết mã. Tôi đã giải quyết một biến thể xấu xa của vấn đề người bán hàng đi du lịch. Đó là một siêu-heuristic tuyệt vời. Về cơ bản, bất kỳ loại vấn đề tìm kiếm nào có thể được đưa vào biểu đồ (các nút & cạnh, đối xứng hay không) có thể được giải quyết bằng ACO.
Tìm hiểu sự khác biệt giữa các đường mòn pheromone toàn cầu và cục bộ. Pheromone cục bộ không khuyến khích một thế hệ kiến đi qua cùng một đường dẫn. Họ giữ cho mô hình không hội tụ. Pheromone toàn cầu là những người thu hút và nên ăn ít nhất một con kiến trên mỗi thế hệ. Họ khuyến khích những con đường tối ưu qua nhiều thế hệ.
Đề xuất tốt nhất mà tôi có, chỉ đơn giản là để chơi với thuật toán. Thiết lập trình giải quyết TSP cơ bản và một số hình ảnh thuộc tính cơ bản. Sau đó, có một số thú vị. Làm việc với kiến, khái niệm, là cách mát mẻ. Bạn lập trình hành vi cơ bản của họ và sau đó đặt chúng lỏng lẻo. Tôi thậm chí còn thích chúng hơn. :)
ACO là một hình thức tham khảo thuật toán di truyền. Chơi với chúng. Thay đổi hành vi giao tiếp và hành vi đóng gói của họ. Bạn sẽ nhanh chóng bắt đầu thấy lập trình mạng/đồ thị theo một cách hoàn toàn khác. Đó là lợi ích lớn nhất của họ, không phải là công thức mà hầu hết mọi người nhìn thấy nó như là.
Bạn chỉ cần chơi với nó để thực sự hiểu nó. Sách & tài liệu nghiên cứu chỉ cung cấp cho một sự hiểu biết chung trên bầu trời cao. Giống như một chiếc xe đạp, bạn chỉ cần bắt đầu đi. :)
ACO, cho đến nay, là trừu tượng ưa thích của tôi cho các vấn đề về đồ thị.
Cảm ơn cho liên kết này! Thật không may, tiếng Đức của tôi bị hạn chế với những gì tôi học được ở trường cấp hai (muốn thảo luận về thời tiết?) Nhưng Google Translate đã làm một công việc tuyệt vời trên bài báo. – MattK
Tôi nghĩ bản dịch của truyện tranh XKCD khá tốt ... phần còn lại ... không quá nhiều. ;-) Lưu ý: Đây không phải là cách tôi nói tiếng Đức bình thường. –