自然なアルゴリズム - 蜂コロニーのアルゴリズムを使用して困難な問題を解決する
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 April 2011 Volume 26 Number 04 自然なアルゴリズム - 蜂コロニーのアルゴリズムを使用して困難な問題を解決する James McCaffrey | April 2011 蜂コロニーのシミュレーション (SBC: Simulated Bee Colony) アルゴリズムは、ミツバチの行動をモデル化するアルゴリズムで、解くのが困難または不可能に思える組み合わせ問題を解決できます。今回の記事では、SBC アルゴリズムとは何かを解説し、SBC アルゴリズムを使用して解決できる問題の種類について説明します。また、巡回セールスマン問題 (TSP: Traveling Salesman Pro
アルゴリズム for Ruby
このページは、ソフトバンク パブリッシングから出版されている『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』を読んでいるときに、せっかくなのでサンプルコードを Ruby で書き直した場合、どうなるんだろうと思いつつ作っています。 アルゴリズムに関する解説は特にしていませんので、参考書籍をご覧下さい。 また、内容には充分注意していますが、あくまでも僕の勉強メモになっているため、間違いや勘違いがあるかと思います。その点、ご了承いただければ幸いです。同時に間違いや勘違いを発見された方は、メールや掲示板でご指摘いただけると、すごく嬉しいです。 【参考書籍】 紀平拓男、春日伸弥 『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』（ソフトバンク パブリッシング 2003） 参考URL：http://www.cmagazine.jp/books/takarabako/
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