Заключение

Рассмотрены механизмы реализации эвристических алгоритмов муравьиной колонии. Они могут быть успешно применены для решения сложных комбинаторных задач оптимизации. Основная идея, лежащая в основе алгоритмов муравьиной колонии, заключается в использовании механизма положительной обратной связи, который помогает найти наилучшее приближенное решение в сложных задачах оптимизации. То есть, если в данном узле муравей должен выбрать между различными вариантами и если фактически выбранные результаты будут хорошими, то в будущем такой выбор будет более желателен, чем предыдущий. Этот подход является многообещающим из-за его общности и эффективности в обнаружении очень хороших решений сложных проблем.

Список литературы

1. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / Пер. с англ. Осипов А.И. - Москва 2004

2. Журнал «Мир ПК». - №3. -2002

3. Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Естественнонаучная». 2006. №2

4. Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы. Exponenta Pro. Математика в приложениях, 2003, №4, стр. 70-75.

5. МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов. - М.: Техносфера, 2004. - 368 с.