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群知能とは?




 2.1 群集のシミュレーション
 2.2 蟻に基づく経路制御
 3 ポップカルチャーでの例
 4 脚注
 5 参考文献
 6 関連項目
 7 外部リンク
アルゴリズムの例
利他的アルゴリズム

スイスの研究者らは、血縁選択説のハミルトン則に基づくアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは、群における利他的行動が時間とともにどのように発展し、群としてのより効果的な行動を生じるかを示す[2][3]
蟻コロニー最適化

蟻コロニー最適化(ACO)は難しい組み合わせ最適化問題の近似解を探索するのに使われるメタヒューリスティック最適化アルゴリズムである。
ACOでは、現実の蟻を真似た人工蟻が問題のグラフ上を移動することで解を構築しようとする。
このとき、グラフ上に人工のフェロモンを置くことでその後の人工蟻がよりよい解を探索できるようにする[4]
ACOは多数の最適化問題で効力を発揮してきた。
人工蜂コロニーアルゴリズム

人工蜂コロニーアルゴリズム(⇒『英語版』) (ABC) は、2005年 Karaboga が提案したアルゴリズムで[5]ミツバチの採餌行動に基づいている。
ABCアルゴリズムは、収穫蜂、追従蜂、偵察蜂の行動に基づいた3フェーズからなる。
収穫蜂と追従蜂のフェーズでは、解候補近傍の局所探索を行うが、収穫蜂は決定論的に解候補を選択し、追従蜂は蓋然論的に解候補を選択する。
偵察蜂フェーズは、採餌行動において尽きた食糧源を捨てる行動を真似たもので、探索の進捗において有益ではなくなった解候補を捨て、探索空間の新たな領域を探索するための新たな解候補を挿入する。
このアルゴリズムは知識利用と探査のバランスをうまくとっている。
人工免疫システム

人工免疫システム (AIS) は、免疫系の抽象構造と機能をコンピュータシステムに応用したもので、数学/工学/情報技術などの問題を解くのに使われる。
荷電系探索

荷電系探索 (Charged System Search, CSS) は物理学と力学の法則に基づいた新たなアルゴリズムである[6]
注目の情報

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