کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4962886 | 1446757 | 2017 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Effective heuristics for ant colony optimization to handle large-scale problems
ترجمه فارسی عنوان
اکتشافات موثر برای بهینه سازی کلون مورچه برای رسیدگی به مشکلات بزرگ در مقیاس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Although ant colony optimization (ACO) has successfully been applied to a wide range of optimization problems, its high time- and space-complexity prevent it to be applied to the large-scale instances. Furthermore, local search, used in ACO to increase its performance, is applied without using heuristic information stored in pheromone values. To overcome these problems, this paper proposes new strategies including effective representation and heuristics, which speed up ACO and enable it to be applied to large-scale instances. Results show that in performed experiments, proposed ACO has better performance than other versions in terms of accuracy and speed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Swarm and Evolutionary Computation - Volume 32, February 2017, Pages 140-149
Journal: Swarm and Evolutionary Computation - Volume 32, February 2017, Pages 140-149
نویسندگان
Hassan Ismkhan,