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Candidate Set Strategies for Ant Colony Optimisation

机译:蚁群优化的候选集策略

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摘要

Ant Colony Optimisation based solvers systematically scan the set of possible solution elements before choosing a particular one. Hence, the computational time required for each step of the algorithm can be large. One way to overcome this is to limit the number of element choices to a sensible subset, or candidate set. This paper describes some novel generic candidate set strategies and tests these on the travelling salesman and car sequencing problems. The results show that the use of candidate sets helps to find competitive solutions to the test problems in a relatively short amount of time.
机译:基于蚁群优化的求解器在选择特定的求解器之前会系统地扫描可能的求解器元素集。因此,算法的每个步骤所需的计算时间可能很大。克服此问题的一种方法是将元素选择的数量限制为明智的子集或候选集。本文介绍了一些新颖的通用候选集策略,并对旅行商和汽车排序问题进行了测试。结果表明,使用候选集有助于在相对较短的时间内找到测试问题的竞争解决方案。

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