展开全部说明：信息素权重，路径权重和信息素蒸发率对最后的结果影响很大，需要微调。目前发现2 / 5 / 0.5 能达到稍e68a843231313335323631343130323136353331333236366362微让人满意的效果。本程序离完美的ACO还差很远，仅供参考。本蚁群算法为AS算法。用法：1.new一个对象ACOforTSP tsp = new ACPforTSP(tsp数据文
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2023-08-15 17:19:34
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蚁群算法+Split 求解异构车辆路径规划问题 目录信息传递1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码参考 1. 适用场景求解HVRP或MDHVRP多车辆类型车辆容量不小于需求节点最大需求（多）车辆基地车场车辆总数满足实际需求2. 求解效果（1）收敛曲线（2）车辆路径3. 代码分析 以上算法在搜索过程中需求节点的备选标签规模会非常大，占用内存且降低搜索效率
蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。 之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本思想: 蚁群算法的基本原理: 1、蚂蚁在路径上释放信息素。2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次
蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。 在初始阶段，由于地面上没有信息素，因此蚁群的行走路径是随机的，蚂蚁在行走的过程中会不断释放信息素，标识自己行走的路径。随着时间的推移，有若干只蚂蚁找到
蚁群算法基本思想蚂蚁靠什么找出最短路径? • 信息素：信息素是一种由蚂蚁自身释放的易挥发的 物质，能够实现蚁群内的间接通信。蚂蚁在寻找食 物时，在其经过的路径上会释放信息素，信息素可 以被其他的蚂蚁感知，并且信息素的浓度越高，对 应的路径越短 • 正反馈：蚂蚁会以较大概率选择信息素浓度较高的 路径，并释放一定量的信息素，从而使距离较短的 信息素浓度被加强形成正反馈*蚁群算法解决TSP问题步骤以及预
目录1、基本蚁群算法2、基本蚁群算法的流程3、关键参数说明3.1 信息素启发式因子 α3.2 期望启发因子 β3.3 信息素蒸发系数 ρ3.4 蚂蚁数目 m3.5 信息素强度 Q 对算法性能的影响3.6 最大进化代数 G4、MATLAB仿真实例4.1 蚁群算法求解旅行商问题（TSP）蚁群算法求解旅行商问题MATLAB源程序：4.2 蚁群算
注意
代码使用了C++矩阵运算库armadillo，这个库语法和MATLAB相似且功能强大。armadillo在Visual Studio中的配置头文件头文件的变量记得extern，armadillo中整数矩阵声明为imat。#pragma once
#include <armadillo>
#include<iostream>
using namespace arma;
u
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2023-08-10 15:22:29
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TSP问题clc;clear;
m=50;%蚂蚁个数，即自变量个数50组（一组解集），最好是城市数量的1.5倍
Alpha=1;%信息素重要程度参数，一般取值范围[1,4]
%启发式因子值越大，蚂蚁在选择以前走过的路径可能性越大搜索随机性减弱
%越小，容易过早陷入局部最优解
Beta=5;%启发式因子重要程度参数，5最好
Rho=0.1;%信息素蒸发系数
%过小时,则表示以前搜索过的路径被再次选择
蚁群算法matlab实例 之前研一智能控制的作业，包括matlab代码以及自己修改的数据，自己存个档蚁群算法的基本思想 生物学家研究发现，自然界中的蚂蚁觅食是一个群体性行为，并非单只蚂蚁自行寻找食物源。蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其他蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息浓度越高，表示对应的陆静距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度
蚁群算法原理概述蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小表征路径的远近 ， 信息素浓度越高 ， 表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）一、概述： 又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的概率型型算法。 灵感来源于蚂蚁在寻找食物的过程中发现路径的行为，即这是一种模拟进化算法。车间作业调度、网络路由、车辆路径、数据挖掘、航迹规划、图像处理、生命科学、布局优化等领域均有广泛应用。具有稳定性好，全局搜索，并行分布式计算，
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2023-08-10 15:22:03
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作者：康慎吾
地点：北华航天工业学院基本蚁群算法的步骤信息素的更新有2种：
（1）挥发（所有路径上的信息素以一定的比率进行减少，模拟自然蚁群的信息素随时间挥发）；
（2）增强（给评价值“好”(有蚂蚁走过)的边增加信息素）。TSP问题
给定n个城市的集合C={c1,c2,..,cn}及各个城市的位置。TSP问题是找到
1 蚁群算法1.1 算法介绍1.2 实验代码1.3 实验结果1.4 实验总结1.1 算法介绍蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法，对蚂蚁行为进行模仿抽象。在求解旅行推销员问题时，蚂蚁随机从某一城市出发，根据城市间距离与残留信息素浓度按概率选择下一城市，蚂蚁走完所有的城市后，在走过的路径上留下信息素，蚂蚁走的总路程越少，留下的
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2023-06-29 12:01:43
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在网上看了一些蚁群算法原理，其中最为广泛的应用还是那个旅行家问题（TSP）。诸如粒子群优化算法，蚁群算法都可以求一个目标函数的最小值问题的。 下面代码记录下跑的代码。蚁群算法中最为重要的就是目标函数和信息素矩阵的设计。其他的参数则为信息素重要程度，信息素挥发速度，适应度的重要程度。 import n ...
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2021-08-03 15:51:00
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源代码如下：/*ant.c*/
#define SPACE 0x20
#define ESC 0x1b
#define ANT_CHAR_EMPTY '+'
#define ANT_CHAR_FOOD 153
#define HOME_CHAR 'H'
#define FOOD_CHAR 'F'
#define FOOD_CHAR2 'f'
#define FOOD_HOME_COLOR 12
#
文章目录效果思路1.初始化2.多次迭代3.展示结果代码留言 效果思路1.初始化步骤内容Step 1随机生成所有城市的坐标 (city_x, city_y)Step 2计算任意两城市之间的距离 (distance) 和能见度 (eta)Step 3用贪婪算法得出初始路径Step 4计算得出并记录所有路径的信息素浓度(tau)2.多次迭代步骤内容Step 1第 t 次迭代Step 2第 t 次迭代,
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法，由意大利学者M. Dorigo, V. Maniezzo和A.Colorni等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种
今天小编带大家了解一种群体仿生类算法：蚁群算法。我们以VRPTW为例，介绍蚁群算法与之对应的操作流程，并在文末附上小编原创代码，供大家学习交流。 蚁群算法解决VRPTW目录：蚁群算法简介蚁群算法与VRPTW代码测试笔记总结代码下载 蚁群算法简介蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)一种群体仿生类算法，灵感来源于在蚂蚁觅食的过程。学者们发现，单个蚂蚁的行为比较简单，但是
该篇博客为课程学习的笔记，含一个例子可以帮助理解蚁群算法，主要为理论知识的总结。 蚁群算法详解1.算法简介2.Ant System(蚂蚁系统)2.1 路径构建2.2 信息素更新3. 改进的蚁群算法3.1 精英策略的蚂蚁系统(Elitist Ant System, EAS)3.2 基于排列的蚂蚁系统(Rank-based AS, ASrank )3.3 最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant Sy
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2023-08-21 08:34:04
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