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Erschienen in:
Evolutionary Dynamics of Extremal Optimization Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

An ACO-Based Reactive Framework for Ant Colony Optimization: First Experiments on Constraint Satisfaction Problems

verfasst von : Madjid Khichane, Patrick Albert, Christine Solnon

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We introduce two reactive frameworks for dynamically adapting some parameters of an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. Both reactive frameworks use ACO to adapt parameters: pheromone trails are associated with parameter values; these pheromone trails represent the learnt desirability of using parameter values and are used to dynamically set parameters in a probabilistic way. The two frameworks differ in the granularity of parameter learning. We experimentally evaluate these two frameworks on an ACO algorithm for solving constraint satisfaction problems.

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Metadaten
Titel
An ACO-Based Reactive Framework for Ant Colony Optimization: First Experiments on Constraint Satisfaction Problems
verfasst von
Madjid Khichane
Patrick Albert
Christine Solnon
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Learning and Intelligent Optimization

Print ISBN: 978-3-642-11168-6

Electronic ISBN: 978-3-642-11169-3

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-11169-3_9