Controlling the Balance of Exploration and Exploitation in ACO Algorithm

محتوى المقالة الرئيسي

Ayad ‎ Mohammed Jabbar

الملخص

خوارزمية النمل هي واحده من خوارزميات البحث عن الحلول المثلى ضمن فضاء واسع من الاحتمالات على نحو شبيه بطريقة النمل في البحث والتقفي لإيجاد الحلول لبعض المشاكل المعقدة التي يصعب حلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقليدية. تستخدم هذه الخوارزمية عمليه البحث في فضاء الحالات للاستنتاج حلول مختلفة اثناء عمليه البحث معتمدة على التوازن بين استكشاف حلول جديدة لتوسيع رقعة البحث وبين استغلال الحلول الجيدة لتحسين الحلول المستخرجة مسبقا. ان عمليه خلق توازن بين هاتين العمليتان يؤدي لتحسين النتائج والخروج بحلول أكثر امثليه.  هدف هذا البحث هو ايجاد قانون احتمالي أكثر ملاءمة وقادر على خلق توازن أفضل بين عمليتي الاستكشاف والاستغلال. بعد اجراء ستة تجارب مختلفة من حيث أشكال البينات تم اثبات ان التحسين في هذه الخوارزمية يؤدي الى انتاج حلول عالية الجودة من ناحية قصر طول المسار المكتشف

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
[1]
"Controlling the Balance of Exploration and Exploitation in ACO Algorithm", JUBPAS, م 26, عدد 4, ص 1–9, 2018, doi: 10.29196/jub.v26i4.678.
القسم
Articles

كيفية الاقتباس

[1]
"Controlling the Balance of Exploration and Exploitation in ACO Algorithm", JUBPAS, م 26, عدد 4, ص 1–9, 2018, doi: 10.29196/jub.v26i4.678.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >>