Implementation of ant colony optimization algorithm in Python programming language

Problem rada je bilo objasniti i izvršiti analizu algoritma optimizacije kolonijom mravi rješavanjem problema trgovačkog putnika i problema usmjeravanja vozila s ograničenim kapacitetom. Objašnjena je izvorna inspiracija ACO algoritma. Detaljno su opisani ključni dijelovi i aktivnosti algoritma te na temelju dobivenih rezultata eksperimenata, prikazana su najbolja dobivena rješenja. Prikazana je osjetljivost ACO algoritma na promjene parametara, posebno na sam tijek algoritma kao i na konačno rješenje.The ant colony optimization algorithm is explained and analyzed by solving the traveling salesman problem and capacitated vehicle routing problem. The original inspiration of ACO algorithm and the key parts and activities of ACO are explained. Based on the obtained experimental results, the best solution to the problems are presented. The influence and the sensitivity of the ACO algorithm parameters were shown on the flow of the algorithm as well as the final solution