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蚁群优化算法的全光实现。
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2016-05-25 , DOI: 10.1038/srep26283
Wenchao Hu , Kan Wu , Perry Ping Shum , Nikolay I. Zheludev , Cesare Soci

我们报告了针对著名的“蚁群”问题的优化算法的全光实现。蚂蚁菌落通过识别从食物沉积物返回途中分泌的挥发性化学物质(信息素)发现的路径,逐步优化了其中一只蚂蚁发现的食物。从数学上讲,这是具有动态更改参数的图形优化问题的重要示例。通过使用带有非线性波导的光网络来表示图形和反馈回路,我们实验证明了通过网络传播的光子的行为就像蚂蚁,它们动态地修改了环境,从而找到了通向图形中任何选定点的最短路径。



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更新日期:2016-05-27
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