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蟻コロニー最適化(ACO)で解く巡回セールスマン問題(TSP)をJavaScriptで書いてみた - Qiita
※個人の練習用です。アルゴリズムの正確性は担保しません。 蟻コロニー最適化(ACO)とは 群知能の一つで... ※個人の練習用です。アルゴリズムの正確性は担保しません。 蟻コロニー最適化(ACO)とは 群知能の一つで、代表的なアルゴリズムです。 他に粒子群最適化、人工蜂コロニーアルゴリズムなどがあります。 蟻コロニー最適化(ACO)は難しい組み合わせ最適化問題の近似解を探索するのに使われるメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムである。ACOでは、現実の蟻を真似た人工蟻が問題のグラフ上を移動することで解を構築しようとする。このとき、グラフ上に人工のフェロモンを置くことでその後の人工蟻がよりよい解を探索できるようにする[4]。ACOは多数の最適化問題で効力を発揮してきた。 [Wikipedia: 蟻コロニー最適化] (https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%9F%BB%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%83%BC%E6%9C%80%E9%81%A
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