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
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
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
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function [Shortest_RouteShortest_Length]=ACATSP(DNC_maxmAlphaBetaRhoQ)========================================================================= Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem Che
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
function [R_bestL_bestL_aveShortest_RouteShortest_Length]=ACATSPC_maxmAlphaBetaRhoQ)========================================================================= ACATSP.m Ant Colony Algorithm for Tr
蚁群算法最短路径通用Matlab程序下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用稍加扩展即可应用于机器人路径规划function [ROUTESPLTau]=ACASP(GTauKMSEAlphaBetaRhoQ) ---------------------------------------------------------------? ACASP.m? 蚁群算法动态寻路算法?ChengAih
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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