ACO Algorithm for MKP Using Various Heuristic Information

Fidanova, Stefka

In: Numerical Methods and Applications ISBN: 9783540006084 Numerical Methods and Application; (2003)

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The ant colony optimization (ACO) algorithms are being applied successfully to diverse heavily constrained problems: traveling salesman problem, quadratic assignment problem. Early applications of ACO algorithms have been mainly concerned with solving ordering problems. In this paper, the principles of the ACO algorithm are applied to the multiple knapsack problem (MKP). In the first part of the paper we explain the basic principles of ACO algorithm. In the second part of the paper we propose different types of heuristic information and we compare the obtained results.

Titel:	ACO Algorithm for MKP Using Various Heuristic Information
Autor/in / Beteiligte Person:	Fidanova, Stefka
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1007/3-540-36487-0_49
Quelle:	Numerical Methods and Applications ISBN: 9783540006084 Numerical Methods and Application; (2003)
Veröffentlichung:	Springer Berlin Heidelberg, 2003
Medientyp:	unknown
ISBN:	978-3-540-00608-4 (print)
DOI:	10.1007/3-540-36487-0_49
Schlagwort:	Mathematical optimization business.industry Heuristic (computer science) Quadratic assignment problem Ant colony optimization algorithms MathematicsofComputing_NUMERICALANALYSIS 2-opt ComputingMethodologies_ARTIFICIALINTELLIGENCE Travelling salesman problem Knapsack problem TheoryofComputation_ANALYSISOFALGORITHMSANDPROBLEMCOMPLEXITY Artificial intelligence business Algorithm Generalized assignment problem Mathematics
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE

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