旅行商问题(traveling salesman problem TSP)一名商人要遍历多个城市各个城市之间可达且距离已知如何找到在访问每个城市一次后再回到起点的最短路径 II信息素残留系数(0 1) 概率1带精英策略的蚂蚁系统(Ant System with elitist strategy)是最早的改进蚂蚁系统精英策略的思想是保留住一代中的最适应个体蚂蚁系统中的精英策略:每次循环之后给予最优解
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级算法设计与分析 第七章补充材料 蚁群算法介绍山东师范大学计算机系授课:徐连诚3432lchxu163:lchxu.welkind.net2005年9月5日—2006年1月20日1内 容一启发式方法概述二蚁群优化算法2背 景传统实际问题的特点 连续性问题——主要以微积分为基础且问题规模较小传统的优化方法
在用蚂蚁系统解决TSP问题时蚂蚁在构建一条合法路径的过程中进行信息素的更新的当蚂蚁走过一条边之后就对该边进行信息素的更新将这种更新称为局部更新在所有蚂蚁都构建了一条合法路径之后对各边进行信息素更新的将这种更新称为全局更新 蚂蚁释放信息素的量各种模型中也不同某些模型中蚂蚁在自己所走过的边上所释放的信息素是一个常量Q而某些模型中蚂蚁在自己所走过的边上释放的信息素是Qdtj其中Q是一个常量dtj是蚂蚁走过边的长度
改进的蚁群算法 是所找出的最优解的路径长度其中S根据下列公式得到局部更新规则可以有效地避免蚂蚁收敛到同一路径通过选择对这种类型的轨迹初始化来增加在算法的第一次循环期间对新解的探索蚁群算法的应用假设有3种车型ABC排序每个生产循环需A型车3辆B型车2辆C型车1辆则每个循环共需生产6辆车采用下图的搜索空间定义列表示6个排序阶段行表示有3种车型可以选择蚁群算法就是不断改变圆圈的大小最终寻找到满意的可
万方数据
段海滨教授主编的《蚁群算法原理及其应用》附录里的C程序代码. Basic?Ant?Colony?Algorithm?for?TSP include?<iostream.h>? include?<fstream.h>? include?<math.h>? include?<time.h> include?<conio.h>? include?<stdlib.h>? include?<ioman
蚁群优化算法的JAVA实现 收藏 蚁群算法简介蚁群算法是群智能算法的一种所谓的群智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为它为在没有集中控制且不提供全局模型的前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础比如常见的蚂蚁觅食大雁南飞等行为蚁群算法是模拟自然界中蚂蚁觅食的一种随机搜索算法由Dorigo等人于1991年在第一届欧洲人工生命会议上提出[1] 蚁群算法的
这里发个贴吧里面的蚁群算法代码 : 定义控制台应用程序的入口点pragma onceinclude <iostream>include <>include <>const double ALPHA= 启发因子信息素的重要程度const double BETA=???期望因子城市间距离的重要程度const double ROU= 信息素残留参数const int N_ANT_COUNT=34 蚂蚁
蚁群算法是新兴的仿生算法最初是由意大利学者Dorigo M于1991年首次提出由于具有较强的鲁棒性优良的分布式计算机制和易于与其它方法结合等优点成为人工智能领域的一个研究热点本程序是实现简单的蚁群算法TSP问题取的是att48可从 获取程序运行时间可能会比较长在我的这台CPU 内存256M的机器上运行时间大概是13分钟左右我用的语言是MATLAB 此程序仅供学习所用如有问题请反馈谢谢(注:
蚁群算法目 录 TOC o 1-3 h z u l _Toc393991899 1 蚁群算法基本思想 PAGEREF _Toc393991899 h 1 l _Toc393991900 蚁群算法简介 PAGEREF _Toc393991900 h 1 l _Toc393991901 蚁群行为分析 PAGEREF _Toc393991901 h 1
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