Un modèle réactif pour l’optimisation par colonies de fourmis : application à la satisfaction de contraintes
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چکیده
We introduce two reactive frameworks for dynamically adapting some parameters of an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. Both reactive frameworks use ACO to adapt parameters : pheromone trails are associated with parameter values ; these pheromone trails represent the learnt desirability of using parameter values and are used to dynamically set parameters in a probabilistic way. The two frameworks differ in the granularity of parameter learning. We experimentally evaluate these two frameworks on an ACO algorithm for solving constraint satisfaction problems.
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