On Multi-objective Optimization Based on Ant Colony Optimization Developing an Ant Colony Optimization Algorithm for Engineering Applications
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71,90 €
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
13.06.2014
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
176
Maße (L/B/H)
22/15/1,2 cm
Gewicht
250 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-659-55322-6
Ant Colony Optimization (ACO) is a meta-heuristic algorithm which has been successfully applied to tackle various combinatorial optimization problems, but its ability to cope with multi-objective optimization problems is yet to be explored widely. Since most real-world search and optimization problems are naturally posed as non-linear programming problems having multi-objective problems. Therefore, the principal goal of this work aims to implement a specialized version of the ant colony optimization algorithm capable of finding a set of solutions for multi-objective optimization problems. Features relevant to ant colony optimization include a highly efficient form of best-path exploitation (pheromone detection), and a sensible mechanism for exploration (probabilistic path selection). The results demonstrate superiority of the proposed algorithm and confirm its potential to solve the multi-objective problems and engineering applications.
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