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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2023-10-20 19:21:54
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1.A path planning method using adaptive polymorphic ant colony algorithm for smart wheelchairs一种利用自适应多态蚁群的路径规划方法1.1 背景蚁群优化是一种解决计算问题的概率技术，简化为通过图来寻找好的路径，蚂蚁算法在运输、物流配送、网络分析、管道等领域得到广泛的应用。 问题：使用智能轮椅的用户在日常操作
# 蚁群算法的Java实现及其应用
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于生物学中蚂蚁觅食行为的优化算法。它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放和感知信息素的行为，寻找问题的最优解或近似最优解。蚁群算法在路径规划、调度问题、网络路由等方面得到了广泛的应用。在这篇文章中，我们将介绍蚁群算法的基本原理，并展示如何使用Java进行实现。
## 蚁群算法的基本原理
蚁群算法模拟自然界蚂蚁群体的觅食行为，常用于旅行商问题（TSP），二维、三维路径规划问题。 将蚁群算法用于优化问题的思路：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多，随着时间的推进，较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高，选择该路径的蚂蚁个数也越来越多。最终，整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上，此时对应的便是待
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2024-01-08 15:15:37
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旅行商问题大都是用遗传算法求解，不过蚁群算法比它高效得多，在百度的蚁群算法吧里有人发了个注释清晰的代码，有兴趣的可以去研究一下蚁群算法和模拟退火算法，这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退火算法，里的某位牛人很清楚地介绍了，发个链接吧遗传算法入门：模拟退火算法入门：这里发个贴吧里面的蚁群算法代码。// AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
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文章目录前言一、蚁群算法是什么？算法步骤二、基本原理三、数学模型1、算法中的参数设置2、构建路径轮盘赌例子3、更新信息素浓度代码终止四、代码展示五、参数实际设定1.参数设定的准则2.蚂蚁数量3.信息素因子4.启发函数因子5.信息素挥发因子6. 最大迭代次数7. 组合参数设计策略总结 前言科研项目中要遇到蚁群 遗传 协同进化 粒子群等一些系列非确定性算法 所以总结一篇自己的学习笔记一、蚁群算法是什
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2024-01-26 06:47:27
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蚁群算法(ACA)蚁群算法概述首相用通俗的话来解释一下什么叫蚁群算法，单个蚂蚁的智能度并没有很高，蚂蚁是靠信息素浓度来进行选择走哪一条路的，假如说现在有三只蚂蚁出发寻找食物，第一只回来的由于在起始点经过了两次，信息素浓度固然很高，所以窝里的蚂蚁按照它的路线走，这样一来，这条路线的信息素浓度越来越高，当然，也会有极少数的蚂蚁没有按照这条路线走。模拟蚂蚁觅食行为设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转
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2024-05-16 20:14:40
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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] 。蚁群算法的生物原理通过观察发现，蚁群在觅
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2024-08-09 12:08:18
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文章目录简介符号说明核心思想流程图文章使用到的测试函数基本步骤蚁群算法代码 简介 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。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。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。符号说明符号含义蚂蚁个数信息素挥发系数，通常取0.9转移概率常数
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2024-02-27 14:00:04
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1.蚁群算法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。
蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。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。2.算法背景单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信
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2023-07-24 16:31:56
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蚁群算法优缺点优点蚁群算法是一种本质上的并行算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立，仅通过信息激素进行通信。不仅增加了算法的可靠性，也使得算法具有较强的全局搜索能力。蚁群算法是一种自组织的算法。蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其他算法，蚁群算法对初始路线的要求不高此外，蚁群算法的参数较少，设置简单，因而该算法易于应用到组合优化问题的求解。蚁群算法是一种正反馈算法。正反馈是蚁群算法的重要特征，它使得算法进
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2023-06-25 16:26:02
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蚁群算法是一种群智能算法，也是启发式算法。基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理。（一）蚁群算法的由来蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，
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2024-01-05 11:24:17
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1.背景 蚁群算法是一种常用的路径寻优算法，它是由Marco Dorigo根据蚂蚁觅食的得来的灵感，与1992年在博士论文中提出。蚂蚁在觅食过程中通常会释放一种信息素来传递信息，信息素浓度越高，蚂蚁的感知能力越强，通过内部的反馈机制它们很快就能找到一条最短路径。 2.概率公式 3.信息素浓度 4.代码的实现G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
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2023-10-07 14:14:47
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产生背景20世纪90年代初，意大利科学家Marco Dorigo等受蚂蚁觅食行为的启发，提出蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)。 一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。 在解决离散组合优化方面具有良好的性能。基本思想信息素跟踪：按照一定的概率沿着信息素较强的路径觅食。信息素遗留：会在走过的路上会释放信息素，使得在一定的范围内的其他蚂蚁能够觉察到并由此影响它们的行为
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2023-09-06 09:22:26
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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
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2024-04-12 09:40:01
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1.算法背景本程序主要实现了蚁群算法及其应用[1]中所描述的算法，并依JAVA语言特性及问题规模做了小幅度修改。在该书的第二章还描述了另外两种基本的蚁群系统，蚁量系统及蚁密系统，因为普遍认为蚁周系统要优于另外两种系统，故本程序将实现蚁周系统。2.数学模型2.1.参数描述城市规模为n，即有n座城市，从0 ~ n - 1对其进行编号；若i，j为其中的任意两个城市的编号，则有 i，j >= 0 &
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2024-08-12 13:10:28
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1、算法背景及原理 蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力，所以在寻找食物源时，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高的路径，并且释放一
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2023-09-25 17:12:00
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本文是偏应用的简要总结。关于蚁群算法的基础知识和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，配合一个体现运行全程的GIF，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行时的迭代过程，附带一个GIF 第三部分，关于算法的全局搜索和局部搜索的理解 第四部分，算法思路整理1. 简要流程
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2023-10-23 09:26:44
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蚁群算法是一种群智能算法，也是启发式算法。基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理。（一）蚁群算法的由来蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，
# 用Python实现蚁群算法入门指南
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，广泛应用于解决组合优化问题，如旅行商问题、路径规划等。本文将为初学者详细介绍如何用Python实现蚁群算法，分为几个重要步骤，并提供实用代码和相应注释。
## 流程概览
为便于理解，我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
