Resumen

Los sistemas de colonias de hormigas (ACS) se han aplicado ampliamente para resolver problemas de dominio discreto en los últimos años. En particular, son eficientes y eficaces para encontrar soluciones casi óptimas en espacios de búsqueda discretos. Debido a la restricción de los algoritmos basados en hormigas, cuando el espacio de soluciones de un problema a resolver es continuo, no es tan apropiado utilizar el ACS original para resolverlo. Sin embargo, las matemáticas de ingeniería en las aplicaciones reales siempre se aplican en el dominio continuo. Por lo tanto, este artículo propone un enfoque ACS ampliado basado en la codificación binaria para proporcionar un proceso estándar para resolver problemas con variables continuas. En primer lugar, codifica el espacio de solución para el dominio continuo en un espacio discreto de codificación binaria (mapa de búsqueda), y puede aplicarse un ACS modificado para encontrar la solución. Cada arista seleccionada en un camino completo representa una parte de una solución candidata. A diferencia de los anteriores algoritmos basados en hormigas para el dominio continuo, el ACS de codificación binaria propuesto (BCACS) puede conservar los operadores originales y mantener las ventajas y características del ACS tradicional. Además, el enfoque propuesto es fácil de implementar y podría aplicarse a distintos tipos de problemas, además de los matemáticos. También se evalúan varias funciones con restricciones para demostrar el rendimiento del algoritmo propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:dominio continuo, acs, espacio de soluciones, sistema de colonias de hormigas, varias funciones restringidas, problemas de dominio discreto, espacios de búsqueda discretos, enfoque acs ampliado, algoritmos, problemas
• Keywords:continuous domain, acs, solution space, ant colony system, several constrained functions, discrete domain problems, discrete search spaces, extended acs approach, algorithms, problems