TOC o 1-3 第一章 绪 论 PAGEREF _Toc483881836 h 2第一节 机械系统动态优化设计的概念和意义 PAGEREF _Toc483881837 h 2第二节 本论文研究的主要内容 PAGEREF _Toc483881838 h 2本章小结 PAGEREF _Toc483881839 h 4第二章 机械系统动态优化设计的优
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
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蚁群算法及其应用1启发式算法_分类现代优化算法: 80年代初兴起禁忌搜索(tabu search)模拟退火(simulated annealing)神经网络(neural networks)遗传算法(genetic algorithms)蚂蚁算法(Ant Algorithm群体智能Swarm Intelligence)2遗
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自然计算与群体智能赵林亮计算机应用技术研究所zhaollacm.org1蚁群算法赵林亮计算机应用技术研究所zhaollacm.org2参考文献APPEARED IN PROCEEDINGS OF ECAL91-EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE PARIS FRANCEELSEVIER
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
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
学生科研训练报告 2014 2015 学年 第 2 学期学 院 计算机科学技术 专 业 网络工程 学 号 120522112 姓 名 米东生 指导教师 孙一鸣 张彩虹 : 课题研究的意义 随着市场竞争的加剧物流已经
蚁群算法 蚁群算法(ant colony optimization ACO)又称 t _blank 蚂蚁算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法它由Marco Dorigo于1992年在他的 t _blank 博士论文中提出其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为蚁群算法是一种模拟进化算法初步的研究表明该算法具有许多优良的性质针对 t _blank PID控制
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
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