نویسندگان
چکیده
در این تحقیق یک نسخه جدید از الگوریتم بهینهسازی اجتماع مورچهها1 که توانایی جستجو در فضای پیوسته2 را دارد، ارائه میشود. ساختار و مفاهیم اصلی الگوریتم اولیه بهینهسازی اجتماع مورچه حفظ شده وتعمیم و توسعه آن به فضای پیوسته انجام و پیادهسازی شده است. خاصیت ارتباط غیرمستقیم از طریق محیط (استیگمرجی3) با تعدادی بردار گرادیان نرمال شده شبیهسازی شد. برای اینکه همه مورچهها بتوانند محیط را حس کنند، این بردارها توسط یک حافظه مشترک نگهداری میشوند. الگوریتم بهینهسازی پیشنهادی، بر روی توابع خاصی که به عنوان محک4 در مسائل بهینهسازی فضای پیوسته به کار میروند، امتحان شده است. نتایج به دست آمده از این الگوریتم با نتایج الگوریتمهای تکاملی مانند الگوریتم ژنتیکی5، استراتژی تکاملی6 و برنامهنویسی تکاملی7 مقایسه شده و از لحاظ دقت وحجم محاسبات مورد نیاز نتایج حاصل از الگوریتم پیشنهادی به خوبی با الگوریتمهای دیگر قابل رقابت و در بعضی موارد بهتر است.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Gradient-based Ant Colony Optimization for Continuous Spaces
نویسندگان [English]
- M. Eftekhari
- B. Daei
- and S. D. Katebi
چکیده [English]
A novel version of Ant Colony Optimization (ACO) algorithms for solving continuous space problems is presented in this paper. The basic structure and concepts of the originally reported ACO are preserved and adaptation of the algorithm to the case of continuous space is implemented within the general framework. The stigmergic communication is simulated through considering certain direction vectors which are memorized. These vectors are normalized gradient vectors that are calculated using the values of the evaluation function and the corresponding values of object variables.
The proposed Gradient-based Continuous Ant Colony Optimization (GCACO) method is applied to several benchmark problems
and the results are compared and contrasted with other population-based algorithms such as Evolutionary Strategies (ES), Evolutionary Programming (EP), and Genetic Algorithms (GA). The results obtained from GCACO compare satisfactorily with those of other algorithms and in some cases are superior in terms of accuracy and computational demand.
کلیدواژهها [English]
- Ant Colony
- Evolutionary
- Algorithms
- Meta-heuristic
- Stochastic
- Constraint