स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

नियतात्मक अनुकूलन के लिए कुशल चींटी कॉलोनी अनुकूलन (EACO) एल्गोरिदम

उर्मीला एम दिवेकर*और बेरहेन एच गेब्रेस्लासी

इस पत्र में, संयोजन, सतत और मिश्रित-चर अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए कुशल नमूनाकरण विधि के आधार पर एक कुशल चींटी कॉलोनी अनुकूलन (EACO) एल्गोरिदम प्रस्तावित किया गया है। EACO एल्गोरिदम में, समाधान संग्रह को आरंभ करने और बहुआयामी यादृच्छिक संख्याएं उत्पन्न करने के लिए हैमरस्ले अनुक्रम नमूनाकरण (HSS) पेश किया जाता है। प्रस्तावित एल्गोरिदम की क्षमताओं को 9 बेंचमार्क समस्याओं के माध्यम से चित्रित किया गया है। EACO एल्गोरिदम और पारंपरिक ACO एल्गोरिदम से बेंचमार्क समस्याओं के परिणामों की तुलना की गई है। EACO के 99% से अधिक परिणाम दक्षता में सुधार दिखाते हैं और कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार 3% से 71% तक है। इस प्रकार, यह नया एल्गोरिदम बड़े पैमाने पर और व्यापक श्रेणी की अनुकूलन समस्याओं के लिए एक उपयोगी उपकरण हो सकता है।