Diskussion:Ameisenalgorithmus

message: Der Link zu Optimierungsproblem ist eher verwirrend, da Ameisenalgorithmen nicht direkt das machen, was bei Optimierungsproblem definiert wird, da sie eher nach einer optimalen Lösung suchen (sicher kann man daraus auch die Qualität der optimalen Lösung ableiten...). Ich glaube ein Link auf "Kombinatorische Optimierung" wäre verständlicher.
Es wäre super, wenn jemandein paar Anwendungsbeispiele aufzeigen könnte, v.a. solche in der Industrie wären gut (also z.B. Routenplanung, Robotersteuerung etc.). Auch wäre ein Diagramm mit TSP-Ergebnissen super. --80.128.125.81 20:03, 3. Jan 2005 (CET)

message: Zählen ACOs nicht eigentlich genauer zu den Metaheuristiken? kwaxi 11:08, 9. Mär 2005 (CET)
thread_title:  ACOs vs. Metaheuristik? 

message: Sehr schön wäre eine genauere Beschreibung des Optimierungsvorgangs, also des Algorithmus' selbst, am besten als Metacode. Denn im Moment erfährt der Leser nur etwas über die Leistungen dieses Verfahrens und sein biologisches Vorbild, nicht aber über den mathematischen oder programmtechnischen Lösungsansatz. --AHC-Cornu 10:01, 12. Jun. 2007 (CEST)
thread_title:  Genauer Algorithmus 

message: Der gefundene Weg in der Illustration hat eine Kreuzstelle, ist also sicher nicht optimal. Ist das gewollt um darauf hinzuweisen dass es sich um eine Heuristik handelt?
--Lasrach 12:09, 19. Dez. 2007 (CET)
thread_title:  Wegkreuzung in Illustration 

message: === Description formelle ===
La règle de déplacement est appelée « règle aléatoire de transition proportionnelle », et est écrite mathématiquement sous la forme suivante :
p_{ij}^{k}\left(t\right)=\left\{ \begin{matrix}
\frac{\tau_{ij}\left(t\right)^{\alpha}\cdot\eta_{ij}^{\beta}}{{\scriptscriptstyle \sum_{l\in J_{i}^{k}}}\tau_{il}\left(t\right)^{\alpha}\cdot\eta_{il}^{\beta}} & \textrm{si}\, j\in J_{i}^{k}\\
0 & \textrm{si}\, j\notin J_{i}^{k}\end{matrix}\right.
Où Jik est la liste des déplacements possibles pour une fourmi k lorsqu’elle se trouve sur une ville i, ηij la visibilité, qui est égale à l’inverse de la distance de deux villes i et j (1/dij) et τij (t) l’intensité de la piste à une itération donnée t. Les deux principaux paramètres contrôlant l’algorithme sont α et β, qui contrôlent l’importance relative de l’intensité et de la visibilité d’une arête.
Une fois la tournée des villes effectuée, une fourmi k dépose une quantité \Delta\tau^k_{ij} de phéromone sur chaque arête de son parcours :
\Delta\tau_{ij}^{k}(t)=\left\{ \begin{matrix}
\frac{Q}{L^{k}(t)} & \textrm{si}\,(i,j)\in T^{k}(t)\\
0 & \textrm{si}\,(i,j)\notin T^{k}(t)\end{matrix}\right.-- ~~~~
Où Tk (t) est la tournée faite par la fourmi k à l’itération t, Lk (t) la longueur du trajet et Q un paramètre de réglage.
À la fin de chaque itération de l’algorithme, les phéromones déposées aux itérations précédentes par les fourmis s’évaporent de :
\rho \tau_{ij}(t) 
Et à la fin de l'itération, on a la somme des phéromones qui ne se sont pas évaporées et de celles qui viennent d'être déposées.
\tau_{ij}(t+1)=(1-\rho) \tau_{ij}(t) + \sum_{k=1}^{m}\Delta\tau_{ij}^{k}(t)
Où m est le nombre de fourmis utilisées pour l’itération t et ρ un paramètre de réglage.
OOPS noch unterschreiben-- rb fish<OX 21:30, 6. Jul. 2009 (CEST)
thread_title:  Ist irgend jemand des Frz. mächtig ?? 

message: La règle de déplacement est appelée « règle aléatoire de transition proportionnelle », et est écrite mathématiquement sous la forme suivante :
p_{ij}^{k}\left(t\right)=\left\{ \begin{matrix}
\frac{\tau_{ij}\left(t\right)^{\alpha}\cdot\eta_{ij}^{\beta}}{{\scriptscriptstyle \sum_{l\in J_{i}^{k}}}\tau_{il}\left(t\right)^{\alpha}\cdot\eta_{il}^{\beta}} & \textrm{si}\, j\in J_{i}^{k}\\
0 & \textrm{si}\, j\notin J_{i}^{k}\end{matrix}\right.
Où Jik est la liste des déplacements possibles pour une fourmi k lorsqu’elle se trouve sur une ville i, ηij la visibilité, qui est égale à l’inverse de la distance de deux villes i et j (1/dij) et τij (t) l’intensité de la piste à une itération donnée t. Les deux principaux paramètres contrôlant l’algorithme sont α et β, qui contrôlent l’importance relative de l’intensité et de la visibilité d’une arête.
Une fois la tournée des villes effectuée, une fourmi k dépose une quantité \Delta\tau^k_{ij} de phéromone sur chaque arête de son parcours :
\Delta\tau_{ij}^{k}(t)=\left\{ \begin{matrix}
\frac{Q}{L^{k}(t)} & \textrm{si}\,(i,j)\in T^{k}(t)\\
0 & \textrm{si}\,(i,j)\notin T^{k}(t)\end{matrix}\right.-- ~~~~
Où Tk (t) est la tournée faite par la fourmi k à l’itération t, Lk (t) la longueur du trajet et Q un paramètre de réglage.
À la fin de chaque itération de l’algorithme, les phéromones déposées aux itérations précédentes par les fourmis s’évaporent de :
\rho \tau_{ij}(t) 
Et à la fin de l'itération, on a la somme des phéromones qui ne se sont pas évaporées et de celles qui viennent d'être déposées.
\tau_{ij}(t+1)=(1-\rho) \tau_{ij}(t) + \sum_{k=1}^{m}\Delta\tau_{ij}^{k}(t)
Où m est le nombre de fourmis utilisées pour l’itération t et ρ un paramètre de réglage.
OOPS noch unterschreiben-- rb fish<OX 21:30, 6. Jul. 2009 (CEST)
thread_title:  Description formelle 

message: "Ähnliches gibt es auch beim Menschen: Zum Beispiel wurde auf einem Campus beobachtet, wie die Fußspuren durch den Schnee verlaufen, und im Frühjahr wurden danach die Wege (Verlauf und Breite) gestaltet."
- Welcher Campus?
- Quelle?
130.83.165.85 14:33, 23. Dez. 2010 (CET)
thread_title:  Campuswege 

message: Kann jemand mal die Geschichte überarbeiten? Denn im Moment ist deren Informationsgehalt fast gleich null, besonders der 1. Punkt mit den Sonderheften.--Sanandros (Diskussion) 15:05, 24. Mär. 2012 (CET)
thread_title:  Bitte Geschichte überarbeiten