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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-caste Ant Colony Algorithm for the Dynamic Traveling Salesperson Problem

verfasst von : Leonor Melo, Francisco Pereira, Ernesto Costa

Erschienen in: Adaptive and Natural Computing Algorithms

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we apply a multi-caste ant colony system to the dynamic traveling salesperson problem. Each caste inside the colony contains its own set of parameters, leading to the coexistence of different exploration behaviors. Two multi-caste variants are proposed and analyzed. Results obtained with different dynamic scenarios reveal that the adoption of a multi-caste architecture enhances the robustness of the algorithm. A detailed analysis of the outcomes suggests guidelines to select the best multi-caste variant, given the magnitude and severity of changes occurring in the dynamic environment.

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Metadaten
Titel
Multi-caste Ant Colony Algorithm for the Dynamic Traveling Salesperson Problem
verfasst von
Leonor Melo
Francisco Pereira
Ernesto Costa
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37213-1_19