Bumblebees: a multiagent combinatorial optimization algorithm inspired by social insect behaviour
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/2594
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2009-01-20
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
This paper introduces a multiagent optimization algorithm inspired by the collective behavior of social insects. In our method, each agent encodes a possible solution of the problem to solve, and evolves in a way similar to real life insects. We test the algorithm on a classical difficult problem, the $k$-coloring of a graph, and we compare its performance in relation to a standard genetic algorithm and another multiagent
system. The results show that this algorithm
is faster and outperforms the other methods for a range of random graphs with different orders and densities. Moreover, the method is easy to adapt to solve different NP-complete problems.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
CoNa09-gecs.pdf | 131,3Kb | Visualitza/Obre |