信息素的局部更新策略 每只蚂蚁在构造出一条从起点到终点的路径后，蚁群算法还要求根据路径的总长度来更新这条路径所包含的每条边上信息素的浓度（在旅行商问题中每座城市是图中的一个节点，城市两两间有一条边相连）。下面给出了蚁群算法更新信息素的公式：. 上面的第一个公式体现了信息素的更新值的计算，其中，Ck代表第k只蚂蚁所构造的路径的总长度，Q是凭经验设定的一个参数，
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2024-05-29 04:43:18
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要去工作了，关于算法的啥都不知道，所以现在开始补知识吧。百度百科：蚂蚁算法，copy过来的~~~蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 说明：为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想
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2023-06-13 20:46:21
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项目简介这是人工智能实验课的一次作业，项目文件中包含两个py文件，其中Main.py是算法的主体，而其他一些实现则放在AidFunctions.py文件中。代码注释比较详细，可以对照实验报告进行阅览。项目代码Main.py#### 函数库导入区域 ####
import numpy as np
import AidFunctions
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-04 02:53:59
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# 蚂蚁算法及其在Java中的应用
## 引言
蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于蚁群行为的启发式优化算法，通过模拟蚁群在寻找食物过程中的行为与通信方式，解决了很多优化问题。本文将介绍蚂蚁算法的原理及其在Java中的应用，同时提供代码示例。
## 蚂蚁算法原理
蚂蚁算法的灵感来源于蚁群在寻找食物过程中的行为。在现实中，蚂蚁通过释放一种化学物质即信
原创
2023-08-07 19:19:34
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# Java 蚂蚁算法入门指南
蚂蚁算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种用于解决组合优化问题的启发式算法，模仿蚂蚁觅食行为。对于初学者，理解蚂蚁算法的基本概念和实现逻辑至关重要。本文将带你一步一步实现一个简单的蚂蚁算法来解决旅行商问题（TSP）。
## 开始前的准备
在实现蚂蚁算法之前，让我们先了解一下整个流程。以下是实现蚂蚁算法的步骤：
| 步骤 | 描述
# 实现 Java 蚂蚁搬家算法的详细指南
蚂蚁搬家算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，用于解决组合优化问题，如旅行商问题（TSP）。在这篇文章中，我们将会详细介绍如何使用 Java 实现蚂蚁搬家算法，并给出具体的步骤和代码实现。
## 项目流程概述
以下是实现蚂蚁搬家算法的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
算法和流程图
2.1.1算法
计算机语言只是一种工具。光学习语言的规则还不够，最重要的是学会针对各种类型的问题，拟定出有效的解决方法和步骤即算法。有了正确而有效的算法，可以利用任何一种计算机高级语言编写程序，使计算机进行工作。因此，设计算法是程序设计的核心。
并非只有“计算”的问题才有算法。广义地说，为解决一个问题而采取的方法和步骤，称为“算法”。不要把“计算方法”（comp
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2024-08-09 17:54:43
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蚁群算法蚁群算法(Ant Algorithm简称AA)是近年来刚刚诞生的随机优化方法，它是一种源于大自然的新的仿生类算法。由意大利学者Dorigo最早提出，蚂蚁算法主要是通过蚂蚁群体之间的信息传递而达到寻优的目的，最初又称蚁群优化方法(Ant Colony Optimization简称ACO)。由于模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念，因此亦称蚂蚁系统(Ant System，简称AS)简介蚁群算法模拟自
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2024-04-09 14:12:16
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import ( "fmt" "math/rand" "time")func main() { //初始10个红包, 10000元钱 count, amount := int64(10), int64(10000) //剩余金额 remain := amount //验证红包算法的总金额,最后sum应该==amount sum := int64(0) //进行发红包 for i := int64(0); i &l.
原创
2021-06-01 12:27:10
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Golang从1.5开始引入了三色GC, 经过多次改进, 当前的1.9版本的GC停顿时间已经可以做到极短.
停顿时间的减少意味着"最大响应时间"的缩短, 这也让go更适合编写网络服务程序.
这篇文章将通过分析golang的源代码来讲解go中的三色GC的实现原理.这个系列分析的golang源代码是Google官方的实现的1.9.2版本, 不适用于其他版本和gccgo等其他实现,
运行环境是Ubunt
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2024-05-20 19:01:39
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从接触 Golang 开始，断断续续已有差不多一年左右的时间了，都是业余自己学学看看，尚主要限于语法及语言特性，还没有用它写过实际的项目。 关于 Golang 的语法及语言特性，网上有很多资源可以学习。后面某个时间，我也许会写一篇粗浅的文章，来比较一下 Golang 和 C++、Delphi 甚至 C# 等语言语法方面的特性。 &n
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2024-03-23 10:41:28
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1.算法概述蚁群算法是通过对自然界中真实蚂蚁的集体行为的观察,模拟而得到一种仿生优化算法,它具有很好的并行性,分布性.根据蚂蚁群体不同的集体行为特征,蚁群算法可分为受蚂蚁觅食行为启发的模型和受孵化分类启发的模型,受劳动分工和协作运输启发的模型.本文重点研究了前两种蚁群算法模型. 受蚂蚁觅食行为启发的模型又称为蚁群优化算法(ACO),是继模拟退火算法,遗传算法,禁忌搜索等之后又一启发式智能优化算法.
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2024-09-18 18:57:44
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import copy
import time
import sys
import math
import datetime
from math import radians, c
# 蚂蚁机器学习算法面经
在人工智能这一领域，机器学习作为一个重要的研究方向，已经渗透到各个行业。蚂蚁金服在机器学习算法方面的探索，尤其值得关注。本文将介绍蚂蚁机器学习的基本概念、常用算法以及代码示例，帮助读者更好地理解这一领域。
## 什么是机器学习？
机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下进行预测和决策的方法。它通过算法从数据中提取模式，从而应对复杂的现实问题
蚂蚁群算法旅行商问题在Python中的实现与探索
在解决旅行商问题（TSP）这一经典的组合优化问题上，蚂蚁群算法展现出了强大的能力。旅行商问题的定义是在给定一系列城市及其间的距离，寻找一个最短路径，使得旅行商能遍历所有城市且回到起始城市。蚂蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食的行为，寻求在多个可能路径中找到一个优化的解。本博文将详细记录如何用蚂蚁群算法解决旅行商问题，展示在Python中的具体实现和优化策略
文章目录蚁群算法的背景蚁群算法的思想蚁群算法的python实现实例总结 蚁群算法的背景古有牛顿在苹果树下被苹果砸中发现万有引力，三十年前有人观察蚂蚁觅食发明蚁群算法。蚁群算法是意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代看蚂蚁觅食发明的。蹲在地上看蚂蚁，也能发明新成果，曾经的我咋就光看蚂蚁，给蚂蚁的觅食捣蛋呢。这意大利的大兄弟在看蚂蚁觅食的时候呢，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但
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2024-01-17 08:45:36
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我参与11月更文挑战的第9天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 0. 摘要 在项目开
原创
2022-01-18 13:52:47
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https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html复杂度冒泡排序算法步骤比较相邻元素：从列表的第一个元素开始，比较相邻的两个元素。交换位置：如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。重复遍历：对列表中的每一对相邻元素重复上述步骤， ...
Golang指数退避算法
原创
2018-03-07 20:37:55
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golang实现选择排序
原创
2018-04-26 14:48:19
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