Browsing by Subject "ant colony optimization"

Now showing 1 - 6 of 6

Access status: Restricted ,
Analiza efektywności algorytmu kolonii mrówek na potrzeby inwersji danych tomograficznych
(Data obrony: 2017-01-25) Mstowski, Paweł
Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Niniejsza praca dokonuje analizy efektywności algorytmu kolonii mrówek na potrzeby inwersji danych tomograficznych. W tym celu została napisana aplikacja, która wczytuje realne dane pochodzące z tomografii sejsmicznej i wykonuje ich inwersje za pomocą omawianego algorytmu. Na potrzeby porównania został również zaimplementowany w aplikacji algorytm SIRT. Obliczenia wykonane przez aplikację wykazały, że algorytm kolonii mrówek dobrze radzi sobie z lokalizacją anomalii, ale nie wyznacza ich dokładnych granic. Pod względem czasowym okazał się dużo mniej wydajny a czasy potrzebne do osiągnięcia podobnych rezultatów były sześciokrotnie większe niż w przypadku algorytmu SIRT.
Access status: Open Access ,
Emergence of population structure in socio-cognitively inspired ant colony optimization
(Wydawnictwa AGH, 2018) Byrski, Aleksander; Świderska, Ewelina; Łasisz, Jakub; Kisiel-Dorohinicki, Marek; Lenaerts, Tom; Samson, Dana; Indurkhya, Bipin
A metaheuristic proposed by us recently, Ant Colony Optimization (ACO) hybridized with socio-cognitive inspirations, turned out to generate interesting results compared to classic ACO. Even though it does not always find better solutions to the considered problems, it usually finds sub-optimal solutions usually. Moreover, instead of a trial-and-error approach to configure the parameters of the ant species in the population, in our approach, the actual structure of the population emerges from predefined species-to-species ant migration strategies. Experimental results of our approach are compared against classic ACO and selected socio-cognitive versions of this algorithm.
Access status: Restricted ,
Hybrid evolutionary-ant computing for discrete optimization problems
(Data obrony: 2019-09-27) Stobiecki, Jacek; Polnik, Wojciech
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Access status: Restricted ,
Hybrid evolutionary-ant computing for discrete optimization problems
(Data obrony: 2019-09-27) Polnik, Wojciech; Stobiecki, Jacek
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Access status: Open Access ,
Population diversity in ant-inspired optimization algorithms
(Wydawnictwa AGH, 2021) Byrski, Aleksander; Węgrzyński, Krzysztof; Radwański, Wojciech; Starzec, Grażyna; Starzec, Mateusz; Bargiel, Monika; Urbańczyk, Aleksandra; Kisiel-Dorohinicki, Marek
Measuring the diversity in evolutionary algorithms that work in real-value search spaces is often computationally complex, but it is feasible, however, measuring the diversity in combinatorial domains is practically impossible. Nevertheless, in this paper we propose several practical and feasible diversitymeasurement techniques that are dedicated to ant colony optimization algorithms, leveraging the fact that we can focus on a pheromone table even though an analysis of the search space is at least an NP problem where the direct outcomes of the search are expressed and can be analyzed. Besides sketching out the algorithms, we apply them to several benchmark problems and discuss their efficacy.
Access status: Open Access ,
The ant colony optimization algorithm applied in transport logistics
(Wydawnictwa AGH, 2024) Ostrowski, Krzysztof; Starzec, Mateusz; Starzec, Grażyna
The Vehicle Routing Problem belongs to graph optimization and its goal is to find shortest routes visiting a given set of customers with additional constraints present. The article presents the ant colony optimization metaheuristic which solves vehicle routing problems and its real-life application in transport logistics (finding routes for delivery companies). The metaheuristic generated highquality solutions (superior to compared methods). Our tool is flexible and enables us to solve various variants of routing problems so it is well suited to specific needs of transportation companies.