Metode dan Algoritma | Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code . Anda bisa melakukan konsultasi tentang Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code melalui form di samping kanan !!!

Ant Colony Sistem

Ant Colony System, ACS, Ant-Q.

Taksonomi

Algoritma Ant Colony System adalah contoh metode Ant Colony Optimization dari bidang Intelijen Swarm, Metaheuristics dan Intelijen Komputasi. Sistem Ant Colony merupakan perpanjangan untuk algoritma Ant Sistem dan terkait dengan metode lain Ant Colony Optimization seperti Sistem Ant Elite, dan Rank Sistem berbasis Ant.

Inspirasi

Algoritma Ant Colony System adalah terinspirasi oleh perilaku semut mencari makan, khususnya komunikasi feromon antara semut mengenai jalan yang baik antara koloni dan sumber makanan di lingkungan. Mekanisme ini disebut stigmergy.

Metafora

Semut awalnya berkeliaran secara acak di sekitar lingkungan mereka. Begitu makanan terletak semut akan mulai meletakkan feromon di lingkungan. Banyak perjalanan antara makanan dan koloni dilakukan dan jika rute yang sama diikuti yang mengarah ke makanan maka feromon tambahan ditetapkan. Feromon meluruh di lingkungan, sehingga jalan yang lebih tua cenderung untuk diikuti. Semut lain mungkin menemukan jalan yang sama untuk makanan dan pada gilirannya dapat mengikutinya dan juga berbaring feromon. Sebuah umpan balik positif rute proses yang lebih dan lebih semut untuk jalur produktif yang pada gilirannya lebih halus melalui penggunaan.

Strategi

Tujuan dari strategi ini adalah untuk mengeksploitasi informasi sejarah dan heuristik untuk membangun solusi kandidat dan flip informasi yang dipelajari dari membangun solusi ke sejarah. Solusi dibangun satu bagian diskrit pada suatu waktu dalam cara langkah-bijaksana probabilistik. Probabilitas memilih komponen ditentukan oleh kontribusi heuristik komponen dengan biaya keseluruhan dari solusi dan kualitas solusi dari mana komponen secara historis dikenal telah dimasukkan.Sejarah diperbarui sebanding dengan kualitas terbaik dan solusi dikenal menurun sebanding dengan penggunaan solusi jika komponen diskrit.

Prosedur

Algoritma (di bawah) menyediakan daftar pseudocode dari algoritma Ant Colony Sistem utama untuk meminimalkan fungsi biaya. Pembangunan langkah-bijaksana probabilistik dari solusi membuat penggunaan kedua sejarah (feromon) dan masalah-informasi spesifik heuristik untuk secara bertahap membangun solusi sepotong-demi-sepotong. Masing-masing komponen hanya dapat dipilih jika belum sudah dipilih (untuk masalah kombinatorial yang paling), dan bagi mereka komponen yang dapat dipilih dari komponen arus diberikan , probabilitas mereka untuk pemilihan didefinisikan sebagai:

di mana adalah kontribusi memaksimalkan dengan skor keseluruhan memilih komponen (seperti frac untuk Traveling Salesman Problem), adalah koefisien heuristik (umumnya tetap pada 1,0), adalah nilai feromon untuk komponen, adalah koefisien sejarah, dan adalah himpunan komponen dapat digunakan. Faktor keserakahan () digunakan untuk mempengaruhi kapan harus menggunakan pemilihan komponen di atas probabilistik dan kapan harus rakus memilih komponen terbaik.

Sebuah update feromon lokal dilakukan untuk setiap solusi yang dibangun untuk menghalangi solusi berikut menggunakan komponen yang sama dalam urutan yang sama, sebagai berikut:

di mana merupakan feromon untuk komponen (tepi grafik) (), adalah faktor feromon lokal, dan adalah nilai feromon awal.

Pada akhir setiap iterasi, feromon ini diperbarui dan membusuk menggunakan solusi kandidat terbaik yang ditemukan sejauh ini (atau solusi kandidat terbaik ditemukan untuk iterasi), sebagai berikut:

di mana merupakan feromon untuk komponen (tepi grafik) (), adalah faktor peluruhan, dan adalah biaya memaksimalkan solusi untuk solusi terbaik yang ditemukan sejauh jika komponen digunakan dalam solusi dikenal secara global terbaik, selain itu adalah 0.

Input : ProblemSize , , , , , ,
Output :  terbaik
CreateHeuristicSolution ( ProblemSize )
Cost ()

Pheromone_   $ {1,0} {ProblemSize kali Pbest_ {}} $ biaya
Pheromone  InitializePheromone ()
While ( StopCondition ())
For ( To )
ConstructSolution ( Pheromone , ProblemSize , , )
Cost ()
If (   biaya)

biaya}End
LocalUpdateAndDecayPheromone ( Pheromone , ,  biaya, )
End
GlobalUpdateAndDecayPheromone ( Pheromone ,  terbaik,  biaya, )
End
Return ( terbaik)

Pseudocode untuk Sistem Ant Colony.

Heuristik

Algoritma Ant Colony Sistem ini dirancang untuk digunakan dengan masalah kombinatorial seperti TSP, masalah ransel, masalah penugasan kuadrat, masalah pewarnaan graf, dan banyak lainnya.

Feromon lokal (sejarah) koefisien () mengendalikan jumlah sejarah kontribusi bermain dalam probabilitas komponen seleksi dan umumnya diatur ke 0,1.

Koefisien heuristik () mengontrol jumlah kontribusi masalah spesifik informasi heuristik bermain di komponen probabilitas seleksi dan umumnya antara 2 dan 5, seperti 2,5.

Faktor peluruhan () mengontrol tingkat di mana informasi bersejarah hilang dan umumnya diatur ke 0,1.

Faktor keserakahan () umumnya diatur ke 0,9.

Jumlah total semut () umumnya ditetapkan rendah, seperti 10.

Daftar Kode

Daftar (di bawah) memberikan contoh dari algoritma Ant Colony diimplementasikan dalam Sistem Bahasa Pemrograman Ruby. Algoritma ini diterapkan pada contoh Berlin52 dari Soal Traveling Salesman (TSP), diambil dari TSPLIB tersebut.Masalahnya mencari permutasi dari perintah untuk mengunjungi kota-kota (disebut tur) yang meminimalkan total jarak yang ditempuh. Jarak optimal untuk tur Berlin52 misalnya adalah 7542 unit. Beberapa ekstensi untuk implementasi algoritma untuk peningkatan kecepatan dapat mempertimbangkan pra-menghitung matriks jarak untuk semua kota di masalah, dan pra-komputasi matriks probabilitas untuk pilihan selama konstruksi langkah-bijaksana probabilistik wisata.

[sourcecode language="cpp"]

def euc_2d (c1, c2)

Math.sqrt ((c1 [0] – c2 [0]) ** 2.0 + (c1 [1] – c2 [1]) ** 2.0). Putaran

akhir

def biaya (permutasi, kota)

jarak = 0

permutation.each_with_index lakukan | c1, i |

c2 = (i == permutation.size-1)? permutasi [0]: permutasi [i +1]

jarak + = euc_2d (kota [c1], kota [c2])

akhir

kembali jarak

akhir

def random_permutation (kota)

perm = Array.new (cities.size) {| i | i}

perm.each_index do | i |

r = rand (perm.size-i) + i

perm [r], perm [i] = perm [i], perm [r]

akhir

kembali perm

akhir

def initialise_pheromone_matrix (num_cities, init_pher)

kembali Array.new (num_cities) {| i | Array.new (num_cities, init_pher)}

akhir

def calculate_choices (kota, last_city, mengecualikan, feromon, c_heur, c_hist)

pilihan = []

cities.each_with_index lakukan | Coord, i |

berikutnya jika exclude.include? (i)

prob = {: kota => i}

prob [: sejarah] = feromon [last_city] [i] ** c_hist

prob [: jarak] = euc_2d (kota [last_city], Coord)

prob [: heuristik] = (1.0/prob [: jarak]) ** c_heur

prob [: prob] = prob [: sejarah] * prob [: heuristik]

pilihan <<prob

akhir

kembali pilihan

akhir

def prob_select (pilihan)

sum = choices.inject (0.0) {| sum, unsur | jumlah + elemen [: prob]}

kembali pilihan [rand (choices.size)] [: kota] jika jumlah == 0,0

v = rand ()

choices.each_with_index lakukan | pilihan, i |

v -= (pilihan [: prob] / jumlah)

kembali pilihan [: kota] jika v <= 0,0

akhir

kembali choices.last [: kota]

akhir

def greedy_select (pilihan)

kembali choices.max {| a, b | a [: prob] <=> b [: prob]} [: kota]

akhir

def stepwise_const (kota, phero, c_heur, c_greed)

perm = []

perm <<rand (cities.size)

mulai

pilihan = calculate_choices (kota, perm.last, perm, phero, c_heur, 1,0)

serakah = rand () <= c_greed

next_city = (serakah)? greedy_select (pilihan): prob_select (pilihan)

perm <<next_city

berakhir sampai perm.size == cities.size

kembali perm

akhir

def global_update_pheromone (phero, C dan, pembusukan)

C dan [: vektor]. each_with_index do | x, i |

y = (i == C dan [: vektor]. ukuran-1)? C dan [: vektor] [0]: C dan [: vektor] [i +1]

nilai = ((1,0-pembusukan) * phero [x] [y]) + (pembusukan * (1.0/cand [: biaya]))

phero [x] [y] = nilai

phero [y] [x] = nilai

akhir

akhir

def local_update_pheromone (feromon, C dan, c_local_phero, init_phero)

C dan [: vektor]. each_with_index do | x, i |

y = (i == C dan [: vektor]. ukuran-1)? C dan [: vektor] [0]: C dan [: vektor] [i +1]

nilai = ((1,0-c_local_phero) * feromon [x] [y]) + (c_local_phero * init_phero)

feromon [x] [y] = nilai

feromon [y] [x] = nilai

akhir

akhir

def pencarian (kota, max_it, num_ants, pembusukan, c_heur, c_local_phero, c_greed)

terbaik = {: vektor => random_permutation (kota)}

terbaik [: biaya] = biaya (terbaik [: vektor], kota)

init_pheromone = 1.0 / (cities.size.to_f * terbaik [: biaya])

feromon = initialise_pheromone_matrix (cities.size, init_pheromone)

max_it.times lakukan | iter |

solusi = []

num_ants.times lakukan

C dan = {}

C dan [: vektor] = stepwise_const (kota, feromon, c_heur, c_greed)

C dan [: biaya] = biaya (C dan [: vektor], kota)

terbaik = C dan jika C dan [: biaya] <terbaik [: biaya]

local_update_pheromone (feromon, C dan, c_local_phero, init_pheromone)

akhir

global_update_pheromone (feromon, terbaik, pembusukan)

menempatkan "> iterasi # {(iter +1)}, terbaik = # {terbaik [: biaya]}"

akhir

kembali terbaik

akhir

if __FILE__ == $ 0

# Masalah konfigurasi

berlin52 = [[565575], [25.185], [345.750], [945.685], [845.655],

[880.660], [25.230], [525,1000], [580,1175], [650,1130], [1605.620],

[1220.580], [1465.200], [1530,5], [845.680], [725.370], [145.665],

[415.635], [510.875], [560.365], [300.465], [520.585], [480.415],

[835.625], [975.580], [1215.245], [1320.315], [1250.400], [660.180],

[410.250], [420.555], [575.665], [1150,1160], [700.580], [685.595],

[685.610], [770.610], [795.645], [720.635], [760.650], [475.960],

[95.260], [875.920], [700.500], [555.815], [830.485], [1170,65],

[830.610], [605.625], [595.360], [1340.725], [1740.245]]

# Algoritma konfigurasi

max_it = 100

num_ants = 10

pembusukan = 0,1

c_heur = 2,5

c_local_phero = 0,1

c_greed = 0,9

# Mengeksekusi algoritma

terbaik = cari (berlin52, max_it, num_ants, pembusukan, c_heur, c_local_phero, c_greed)

menempatkan "Selesai Solusi Terbaik:. c = # {terbaik [: biaya]}, v = # {terbaik [: vektor]. memeriksa}"

akhir

[/sourcecode]

sumber : http://www.cleveralgorithms.com/nature-inspired/swarm/ant_colony_system.html

CONTOH SOURCE CODE

Kode ini sangat dapat digunakan kembali dan dapat ditambahkan dalam aplikasi apapun dengan hanya menambahkan kelas yang ada ke dalam kode sumber Anda. Proses lainnya telah diimplementasikan dalam format yang mudah untuk dimengerti dan tepat sesuai dengan fleksibilitas program yang anda butuhkan.

Download Contoh Program + Source Code Artikel di Atas

Click here

(Ant Colony Sistem di Ruby)

contoh proposal tesis, judul tesis teknik informatika, biro jasa tesis informatika, Block, ciphers, 3-Way, Blowfish, CAST, CMEA, DES, Triple-DES, DEAL, FEAL, GOST, [PDF]

8986 IMPLEMENTASI ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM UNTUK

isjd.pdii.lipi.go.id/admin/jurnal/92Sep081724.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

mengimplementasikan algoritma Ant Colony. System. Untuk mengenal lebih jauh mengenai. Traveling salesman problem, dijelaskan sebagai berikut. Berikan C …

[PDF]

PENGGUNAAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM DALAM …

eprints.undip.ac.id/7319/1/TA_FIX.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh E Mindaputra – 2009 – Artikel terkait

Tugas Akhir ini berjudul “Penggunaan Algoritma Ant Colony System Dalam …… mengenali sesama jenis, individu lain, kelompok, dan untuk membantu proses …

[PDF]

ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) UNTUK …

eprints.undip.ac.id/7314/1/Tugas_Akhir_(full).pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh A Leksono – 2009 – Dijadikan bahan rujukan sebanyak 1 kali – Artikel terkait

Tugas Akhir dengan judul “Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) …

Tampilkan hasil lainnya dari undip.ac.id

Ant colony optimization algorithms – Wikipedia, the free encyclopedia

en.wikipedia.org/…/Ant_colony_optimization… – Terjemahkan laman ini

2.1 Elitist ant system; 2.2 Max-Min ant system (MMAS); 2.3 Ant Colony System; 2.4 Rank-based ant system (ASrank); 2.5 Continuous orthogonal ant colony …

[PDF]

PENCARIAN JALUR TERPENDEK PADA PEMODELAN …

digilib.its.ac.id/public/ITS-Master-10476-Paper.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

DENGAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM … mengenali sesama jenisnnya, individu lain, kelompok, … Ant System atau sering disebuat Ant Colony …

Perbandingan Kompleksitas Algoritma Ant Colony Optimization …

chocobolate.wordpress.com/…/perbandingan-kompleksitas-algoritma…28 Jun 2009 – Algoritma ini juga digunakan oleh perusahaan besar Google untuk mengoptimasi mesin pencariannya. Ant Colony Optimization (ACO) ini …

Ant colony optimization – Scholarpedia

www.scholarpedia.org/…/Ant_colony_optimiz… – Terjemahkan laman ini

Loncat ke Ant colony system‎: The first major improvement over the original ant system to be proposed was ant colony system (ACS), introduced by Dorigo …

Inspiration: The Ant Colony System

anggina-project.blogspot.com/2008/07/ant-colony-system.html4 Jul 2008 – The Ant Colony System. ANTS. Kalau kamu ngeliat judul diatas apa yang … dengan adanya zat ini maka setiap semut dapat mengenali posisi temannya … Ant Colony System (ACS) merupakan salah satu algoritma yang …

[PDF]

ANALISIS ALGORITMA HYBRID ANT COLONY OPTIMIZATION …

journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/1249/1038Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh W Maharani – 2009

ini menggunakan algoritma ant colony optimization digabungkan dengan algoritma local search. Pada awalnya … Menguji dan menganalisis sistem berdasarkan parameter … ada makanan semut itu akan mengenali kualitas dan kuantitas …

[DOC]

DAFTAR ISI

elib.unikom.ac.id/download.php?id=6677Jenis Berkas: Microsoft Word – Tampilan Cepat

2.2.3 Algoritma Ant Colony System pada Penjadwalan Flow Shop .. 24. 2.3 Algoritma …. 2.6.3 Mengenal Lingkungan DELPHI …………………………………. 40 …

AKSES INFORMASI PENGIRIMAN BARANG DI KANTOR POS …

repo.eepis-its.edu/479/1/1069.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh TS Mulyani – 2010 – Dijadikan bahan rujukan sebanyak 1 kali

MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION …. mengilhami ant system, sebuah algoritma … mengenali username tersebut maka petugas …

Hasil Pencarian – SInTA Universitas Kristen Duta Wacana

sinta.ukdw.ac.id/…/search.jsp?…santosa%22…santosa%22)…vii ABSTRAKSI Sistem pengenalan suara saat ini sudah dapat mengenal suara … dan jarak tempuh antara algoritma Ant Colony System dengan Subset Dynamic …

Hampir 2000 Judul Skripsi Gratis – arisandi.com

arisandi.com/?p=105417 Mar 2011 – Ngawi, Jawa Timur; Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kulit dan ….. Penerapan Algoritma Ant Colony dalam Pemecahan Asymmetric Travelling … Sistem Jaringan Saraf Tiruan dan Logika Fuzzy untuk Mengenali …

ALGORITMA SEMUT :: Algoritma Semut dan Komputer

www.anneahira.com/algoritma-semut.htmAlgoritma semut adalah sebuah algoritma yang diadopsi dari perilaku koloni semut atau ant colony. Semut terkenal dengan koloni serta sarang-sarangnya yang …

Spaces for Learning Report

www.scribd.com/doc/37622407/Spaces-for-Learning-Report17 Sep 2010 – … Problem) Berdasarkan Algoritma A* dan Ant Colony Berbasis GIS (Geographics … Zuwikkrama Jakarta) 1058Analisis & Perancangan Sistem Informasi ….. Identifikasi Bahasa Dalam Dokumen Teks Dengan Mengenali Pola …

Algoritma — Blogs, Pictures, and more on WordPress

en.wordpress.com/tag/algoritma/Tutorial Komplet Algoritma Ant Colony (Semut) Part 1 – Contoh Program + Source … Mengenal Algoritma Ant Colony System – Contoh Program + Source Code …

[PDF]

SOFTWARE SISTEM PENGIRIMAN DAN PENERIMAAN …

repo.eepis-its.edu/…/AKSES_INFORMASI_PENGIRIMAN_BARAN…Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh Z Muhammad – 2010 – Artikel terkait

yang dapat diaplikasikan pada permasalahan sistem … Dasar dari perumusan algoritma ant colony …. mengenali username tersebut maka petugas kantor …

[PDF]

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Programa linear Programa Linear …

elib.unikom.ac.id/download.php?id=14359Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh BAB II

tertentu. Karena itu, penting bagi kita untuk mengenal tipe-tipe khusus dari persoalan …. Algoritma Ant Colony System (ACS) adalah algoritma yang didasarkan …

Teknologi untuk Universitas dan Sekolah – Software untuk Komputer …

e-pendidikan.com/comp2jti.html… (Fuzzy, Jaringan Sel-syaraf Tiruan, Neuro-fuzzy, Ant Colony, Expert System, dll). … semakin cepat, perubahan terus berjalan tanpa mengenal kata henti. …. Syaraf Tiruan, Neuro-Fuzzy, Expert System, Ant Colony, Algoritma Genetika, dll). …

judul skripsi teknik informatika

www.for-indonesia.com/index.php?pilih=news&mod=yes…16 Mei 2010 – … Metadata Management for Large cluster-based storage system (Net) …. Salesman Problem (Tsp) Menggunakan Algoritma Ant Colony System …. menggunakan Model Wavelet dengan Model JST untuk Mengenali Gender

[XLS]

Prodi Teknik Informatika.xls – Lecturer – Universitas Kristen Duta …

lecturer.ukdw.ac.id/katalog/index.php?dir=&file…xlsJenis Berkas: Microsoft Excel – Versi HTML

Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma Ant colony System yang lebih baik dan …. Untuk mengenal perbedaan diantara kedua routing protocol tersebut …

Inspiration: Juli 2008

anggina-project.blogspot.com/2008_07_01_archive.htmlAnt Colony System (ACS) merupakan salah satu algoritma yang … Tools ini sangat bagus sekali untuk mengenali mana yang virus atau bukan karena …

Imaging+Ism:+Mengenal+Low+Back+Pain | Octatel.com – Gadgets and …

octatel.com/search/Imaging+Ism:+Mengenal+Low+Back+PainInformation about Imaging+Ism:+Mengenal+Low+Back+Pain from Octatel.com. … Gudang Bahan Pembantu Dengan Algoritma Ant Colony System (studi Kasus : Gudang …

judul-skripsitugas-akhir-teknik-informatika-manajemen-informatika …

apvalentine.students.uii.ac.id/judul-skripsitugas-akhir-teknik-informa…14 Jun 2010 – Barusan saya browsing nyari contoh soal Algoritma Genetika untuk ujian …… Sistem Jaringan Saraf Tiruan dan Logika Fuzzy untuk Mengenali Tulisan ….. A* dan Ant Colony Berbasis GIS (Geographics Information System) …

[PDF]

algoritma dan penyelesaian

repository.tp.ac.id/pdf/16/1579/algoritma-dan-penyelesaian.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

Mengenal Algoritma dan Struktur Data. … COLONY SYSTEM DAN … Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem algoritma Ant System (AS) untuk …

kumpulan judul TA | Facebook

ja-jp.facebook.com/topic.php?uid=150043155040414&topic=194Sistem informasi lowongan pekerjaan untuk alumni Universitas Sanata Dharma … Pencarian jalur terpendek antar kota di Pulau Jawa dengan algoritma dijkstra …. multimedia dalam visualisasi untuk mengenal bagian-bagian perangkat-keras komputer …. Implementasi algoritma ant colony dalam pencarian rute terpendek …

Technology Indonesia – Software untuk Komputer di Jawa Timur

technology.indonesiadbase.com/comp2jti.html… (Fuzzy, Jaringan Sel-syaraf Tiruan, Neuro-fuzzy, Ant Colony, Expert System, dll). … semakin cepat, perubahan terus berjalan tanpa mengenal kata henti. …. Syaraf Tiruan, Neuro-Fuzzy, Expert System, Ant Colony, Algoritma Genetika, dll). …

1 – 4Shared

dc127.4shared.com/img/0oQzlSs_/preview.htmlAnalisis dan Perancangan Sistem Informasi Pemasaran dan Persediaan …… Implementasi Algoritma Ant Colony pada Pemecahan Travelling Salesman … Sistem Jaringan Saraf Tiruan dan Logika Fuzzy untuk Mengenali Tulisan Tangan …

[XLS]

Tahun 2004 – Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya

www.atmajaya.ac.id/…/…Jenis Berkas: Microsoft Excel – Versi HTML

31, 29, Mengenali ‘Body of Knowledge’ Public Relations Sumbangan Pemikiran …. 33, 31, Penerapan Algoritma Metode Ant Colony System Untuk Optimasi …

Perencanaan Arsitektur Enterprise Untuk Strategi Pengelolaan Sistem

www.docstoc.com/…/Perencanaan-Arsitektur-Enterprise-Untuk-Strate…7 Jan 2011 – Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Pemasaran dan …… Implementasi Algoritma Ant Colony pada Pemecahan Travelling Salesman … Sistem Jaringan Saraf Tiruan dan Logika Fuzzy untuk Mengenali Tulisan Tangan …Genetika Paralel, Transformasi Wavelet, Neuro-Fuzzy, salatiga, denpasar, medan, palembang, balik papan, surabaya, solo, surakarta, jogja, yogyakarta

Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code

ActionScript AS3 ASP.NET AJAX C / C++ C# Clipper COBOL ColdFusion DataFlex Delphi Emacs Lisp Fortran FoxPro Java J2ME JavaScript JScript Lingo MATLAB Perl PHP PostScript Python SQL VBScript Visual Basic 6.0 Visual Basic .NET Flash MySQL Oracle Android

Related Post :

Judul: Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code
Rating: 100% based on 99998 ratings. 5 user reviews.
Ditulis Oleh hank2

Anda sedang membaca artikel tentang Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code, Semoga artikel tentang Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code ini sangat bermanfaat bagi teman-teman semua, jangan lupa untuk mengunjungi lagi melalui link Mengenal Algoritma Ant Colony System - Contoh Program + Source Code.