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大 纲蚁群算法的起源蚁群行为描述蚁群算法的基本思想基本蚁群算法的系统学特征TSP问题描述基本蚁群算法的数学模型基本蚁群算法的应用举例总结蚁群算法起源蚁群算法(ant colony optimization ACO):Dorigo M于1991年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 通过模拟自然界蚂蚁搜索
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改进的蚁群算法及其应用SA07011068 章宗长SA07011065 石轲2008-6-23改进的蚁群算法Macro DorigoGambardella带精英策略的蚂蚁系统带精英策略的蚂蚁系统(Ant System with elitist strategy ASelite)是最早的改进蚂蚁系统遗传算法中的
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改进的蚁群算法及其应用带精英策略的蚂蚁系统带精英策略的蚂蚁系统(Ant System with elitist strategy ASelite)是最早的改进蚂蚁系统遗传算法中的精英策略传统的遗传算法可能会导致最适应个体的遗传信息丢失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以额外的信息
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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
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
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
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