Adaptive Ant Distribution based on Gradient for Edge Detection Using ACO Ant Colony Optimization
1. Mekanisme utama ACO adalah penemuan jalur terbaik yang dilakukan melalui update pheromone oleh semut dengan teknikprobabilitas2. AS adalah yang pertama dari algoritma ACO, salah satu yang sukses adalah ACS Masalah
Kelemahan ACO terletak padasebaran daerah eksplorasi (Rahebi et al, 2010)
Kontribusi
Memperbaiki area eksplorasi dengan menyebar semut berdasarkan perbandingan gradient (membagi menjadi 4 region)Metode Penelitian
Hasil
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhIjOe3FqNkdk-DxAFzcSZHhXxNEO_tEONS89vZMUa5War5jSbluOlzzvHKeQl9XYSNnfTiY_X32M1sF_sFVq2oqH0c_u-MD_5TSSUO2bBDnq7moWK0N4DvwA6dOmbF718KijGKQK4A9lQ/s1600/2.png)
Buah Semangka
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZVc3II6kO0HSNdApf39UYkfBaVwho_702Sd0f4-yGdrLTKhpX7g_63GrZv6_74ELGSu7R5Zy9Bnvq8_zxCWraaW_qWc8HnO9fTIJ2GLC6_4ZVTJrwuYnc1GsQB65SKThJJ_qOmEsV_wo/s1600/3.png)
Peta Amerika
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiA-eEHqYwfqvc6N_a5HtgVVlE0ZNtGyfAxNoh7R8U_qWbBuzfXkB2bPL-NavqA52WKdup6ZOFrK_vXyEKCvMfBNw3FvCiD2AA7JiXUTkyYG7GD8U7yqIO_Qyehz-jNh5ySRlzXHCRGcA4/s1600/4.png)
Peta Indonesia
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgKuVfCDo8ftlr5VXYdBJWb0j7RhKDSwXzWAhP4Vv66SxqDMSYiuFCadjkYFN2PXnLFAbmSCrHrbMLQQZC3kk5zrQpNGAIF5pe5MAernBUH-MSePFHc-nLmhp2Tw4wp2xE1MW6wwvS0kGw/s1600/index.png)
Buah Anggur
Kesimpulan
Dengan melakukan pembagian region pada pixel gambar, metode aco menunjukkan hasil yang lebih baik karena sebaran semut dapat disesuaikan![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjXGcpLNmzdYvGwAKXnBYldpHtD0DNbnkjfg_WsubDDMUe13j5MBjibzc8fhVNIPGxTOKQXAdU_vv1L0eXzoh3RT03D8f5Cz4jmewKf-HClpZQAe7BjruCR8TOYdwyHGEJd_zHjIiG7SFc/s1600/10407769_10203636819053911_2777332261665442575_n.jpg)
JIKI
Kartika Candra Kirana- Tri Hadiah Muliawati -Febri Liantoni