| Título: | The ant colony metaphor for multiple knapsack problem |
| Autores: |
Cena, Marcelo Guillermo Crespo, María Liz Kavka, Carlos Leguizamón, Mario Guillermo |
| Fecha: |
2004-05-10 2000 |
| Publicador: | Unversidad Nacional de La Plata |
| Fuente: |
 |
| Tipo: |
Articulo Articulo |
| Tema: |
nature based metaheuristic; ant colony optimisation; subset problems; multiple knapsack problem Ciencias Informáticas Algoritmos evolutivos Optimización Informática |
| Descripción: | This paper presents an Ant Colony Optimisation (ACO) model for the Multiple Knapsack Problem (MKP). The ACO algorithms, as well as other evolutionary metaphors, are being applied successfully to diverse heavily constrained problems: Travelling Salesman Problem, Quadratic Assignment Problem and Bin Packing Problem. An Ant System, the first ACO algorithm that we presented in this paper, is also considered a class of multiagent distributed algorithm for combinatorial optimisation. The principle of an ACO Algorithm is adapted to the MKP. We present some results regardin its perfomance against known optimun for different instances of MKP. The obtained results show the potential power of this particular evolutionary approach for optimisation problems. |
| Idioma: | Inglés |
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