تصميم وتقييم خوارزمية تحسين هجينة تجمع بين ABC وACO

الملخص

تُعد مسائل التحسين من التحديات الجوهرية في مجالات الذكاء الاصطناعي نظرًا لتعقيد فضاءات البحث وزيادة عدد متغيرات القرار، مما يستدعي تطوير خوارزميات قادرة على تحقيق توازن فعّال بين استكشاف فضاء الحلول وتعزيز الحلول المرتقبة في عملية البحث.

في هذا البحث، تمَّ اقتراح خوارزمية هجينة تفاعلية تجمع بين خوارزمية مستعمرة النحل الصناعية Artificial Bee Colony (ABC)  وخوارزمية تحسين مستعمرة النمل Ant Colony Optimization (ACO)، من خلال دمج آليات البحث الخاصة بـ ABC مع آلية الفيرومون المستخدمة في ACO، بهدف تحسين كفاءة التوجيه نحو الحلول المثلى وتسريع عملية التقارب.