1.问题描述： 为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果 ,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量 式 ,提出了核蚁群化学
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2022-10-10 15:54:14
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PS：再过几天就可以返校收拾东西了，想想还有点小激动呐hhh~回想疫情宅家的这半年，真是一段充满了焦虑、惊喜、忙碌、充实又时而无聊的时光。。。返校只能待三天又让人有点小遗憾呐。就想着趁还在家这几天，把毕设用到的一些算法整理一下吧！废话不多说了，这次要讲的是蚁群算法(下称ACO)。目录一、初识ACO：这是个啥玩意?二、ACO的数学原理三、MATLAB代码一、初识ACO：这是个啥玩意?ACO是一种用来
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2024-04-25 10:50:25
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蚁群算法蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。蚁群算法是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。 Tsq问题描述蚁群算法最早用来求解TSP问题，并且表现出了很大的优越性，因为它分布式特性，鲁棒性强并且容易与其它算法
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2024-09-05 15:07:41
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文章目录前言蚁群算法求解TSP问题一些改进蚁群算法解决TSP问题Matlab代码 前言个人学习完蚁群算法，觉得可以用一句话来概括其本质核心：挑选可行解进行遍历， 再根据结果更新下一轮可行解的挑选概率。有点类似于强化学习， 更好的游戏得分会进一步鼓励下一次类似的尝试。 只是换了一种生物学的说法，这种鼓励对应于蚂蚁分泌的信息素——信息素越多的路径会吸引更多蚂蚁探索。 目前来看，所有的各类仿生启发式算
Ant colony optimization ，ACO)。ACO是一种元启发式群智能算法，旨在解决组合优化问题。它利用了真实蚂蚁的觅食行为，由被称为蚂蚁的人工媒介组成。每只蚂蚁在巢穴和食物来源之间的路径上沉积一些化学物质，形成信息素的踪迹。随着时间的推移，信息素蒸发，避免了蚂蚁进入局部最优；因此，蚂蚁越多，路径上的信息素就越强，蚂蚁就越倾向于选择这条路径（作为最短路径的概率越高）。基于“信息素蒸
智能算法---蚁群算法
1 蚁群算法及其基本思想
蚁群算法是一种智能优化算法，通过蚁群优化求解复杂问题，ACO在离散优化问题方面有比较好的优越性。
基本思想（以旅行商问题为例）
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2024-03-28 17:19:00
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一、简介1 蚁群算法的提出蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。2 算法的基本原理二、源代码%%%%%%%%%%%初始部分，读取图像及计算相关信息%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc
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2021-11-08 11:09:11
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一、简介1 蚁群算法的提出蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。2 算法的基本原理二、源代码%%%%%%%%%%%初始部分，读取图像及计算相关信息%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc
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2022-04-08 09:29:57
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一、简介1 蚁群算法的提出蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。2 算法的基本原理二、源代码%%%%%%%%%%%初始部分，读取图像及计算相关信息%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc
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2021-11-08 11:12:10
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CVRP问题求解（一）整数编码的粒子群算法粒子群算法概述粒子群算法(Particle Swarm Optimization)是由鸟群捕食得到启发的一种算法，在鸟类觅食过程中，每只鸟都会利用自身经验和群体信息来寻找食物。在觅食过程中，每只鸟仅仅追踪有限数量的邻居，但是最终整个鸟群好像在某个中心的控制下飞行。这一现象说明复杂的全局行为可以由简单规则的相互作用形成，其表现取决于群体搜索策略
1 算法概述聚类数已知的算法流程初始化蚁群参数，如蚂蚁数量、聚类数量等；每只蚂蚁对应一个解集：样品号12…N蚂蚁类别1类别2…类别1上述表表示蚂蚁把N个样本分归属到分类中。构建信息素矩阵样本\类别类别1类别2类别3类别4样本10.10.10.10.1样本20.10.10.10.1样本30.10.10.10.1…0.10.10.10.1样本N0.10.10.10.1上述信息素表示把第i个样本归类到第
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2024-03-21 20:12:13
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蚂蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁行为的优化算法，其具有全局搜索能力和适应性强的特点，被广泛应用于组合优化问题中。本文将介绍如何使用Matlab实现蚂蚁群算法。 文章目录1. 蚂蚁群算法原理2. Matlab实现蚂蚁群算法3. 代码实现4. 结论 1. 蚂蚁群算法原理蚂蚁群算法的核心思想是模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。蚂蚁在寻找食物时，会释放一种称为信息素的化学物质，其他蚂蚁会通过感知这种信息素来找到
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2024-07-05 10:53:33
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1.软件版本MATLAB2013b2.本算法理论知识用FMC 算法实现基于目标函数的模糊聚类又
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2022-10-10 15:20:29
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蚁群算法简介蚁群是自然界中常见的一种生物，人们对蚂蚁的关注大都是因为“蚁群搬家，天要下雨”之类的民谚。然而随着近代仿生学的发展，这种似乎微不足道的小东西越来越多地受到学者们地关注。 1991 年意大利学者 M. Dorigo 等人首先提出了蚁群算法，人们开始了对蚁群的研究：相对弱小，功能并不强大的个体是如何完成复杂的工作的（如寻找到食物的最佳路径并返回等）。在此基础上一种很好的优化算法逐步发展起来
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2023-08-10 15:22:12
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一、简介1 蚁群算法的提出蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。2 算法的基本原理二、源代码clc;clf;clear; % X = 测试样本矩阵;% X = load('data.txt')
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2021-08-21 14:21:14
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一、简介1 蚁群算法的提出蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。2 算法的基本原理二、源代码clc;clf;clear; % X = 测试样本矩阵;% X = load('data.txt')
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2021-08-07 09:39:27
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一、简介1 蚁群算法的提出蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学
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2022-04-08 18:30:37
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下面是信息project大学一个老师编的matlab程序。我经过改动添加了凝视，已经执行过，无误，function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%----------------------------------------------------
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2015-05-20 19:04:00
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0️⃣✨✨✨基本原理✨✨✨ 单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都
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2023-11-03 22:15:20
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自然界的蚁群在寻找食物的过程中，通过一种叫费洛蒙的物质，实现了相互的间接通信，协同寻
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2023-07-23 00:12:18
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