IEE/CSE 598: Lecture 6A (2020-03-04) - Distributed AI/Swarm Intelligence, Part 1 - Ant Colony Opt. скачать в хорошем качестве
IEE/CSE 598: Lecture 6A (2020-03-04) - Distributed AI/Swarm Intelligence, Part 1 - Ant Colony Opt.
5 лет назад
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: IEE/CSE 598: Lecture 6A (2020-03-04) - Distributed AI/Swarm Intelligence, Part 1 - Ant Colony Opt. в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно IEE/CSE 598: Lecture 6A (2020-03-04) - Distributed AI/Swarm Intelligence, Part 1 - Ant Colony Opt. или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон IEE/CSE 598: Lecture 6A (2020-03-04) - Distributed AI/Swarm Intelligence, Part 1 - Ant Colony Opt. в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
IEE/CSE 598: Lecture 6A (2020-03-04) - Distributed AI/Swarm Intelligence, Part 1 - Ant Colony Opt.
This lecture introduces distributed AI and swarm intelligence. After a brief discussion of the difference between these approaches and the previous evolutionary and nature-inspired metaheuristics, we cover Ant Colony Optimization (ACO)/Ant System (AS), which is an approach for combinatorial optimization over discrete decision spaces based on how trail-laying ants find the shortest path from nest to food. Because this approach involves agents communicating/coordinating through persistent modifications of the environment, it falls under the category of using "stigmergy." Whiteboard notes can be found at: https://www.dropbox.com/s/8vmyqmpqd7d... This lecture was recorded by Theodore Pavlic as part of IEE/CSE 598 (Bio-inspired AI and Optimization) at Arizona State University.
Comments