Comparative Analysis of Classical Ant Colony Optimization andQuantum-Inspired Ant Colony Optimization

  • سال انتشار: 1403
  • محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات، مدیریت و کامپیوتر
  • کد COI اختصاصی: CONFIT01_0930
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 144
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Sepehr Goodarzi

Student of BEng, Computer Engineering Department, Islamic Azad University, Borujerd, Iran

Abolfazl Esfandi

Faculty of Computer Eng, Computer Engineering Department, Islamic Azad University, Borujerd, Iran

چکیده

Ant Colony Optimization (ACO) is a bio-inspired computational algorithm designed to solve optimization problems by mimicking the foraging behaviour of ants. With the advent of quantum computing, new paradigms have emerged, leading to the development of quantum -inspired versions of classical algorithms, including ACO. This paper provides a comprehensive comparative analysis of classical Ant Colony Optimization and the recently theorized quantum-inspired version of the algorithm. The discussion encapsulates the foundational principles of each, the distinct mechanisms through which both algorithms explore solution spaces, and the benefits and limitations inherent to their respective computational environments.

کلیدواژه ها

Ant Colony Optimization, quantum computing, quantum-inspired, bio-inspired, solution spaces, computational environments

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.