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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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（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.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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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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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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一、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。二、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
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2023-12-17 15:30:23
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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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# 实现Java蚁群算法
## 简介
蚁群算法是一种启发式算法，模拟了蚂蚁在寻找食物和建立路径时的行为。在优化问题中，蚁群算法常被用来找到最优解。在本文中，我将向你展示如何在Java中实现蚁群算法。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化参数
初始化参数 --> 生成蚂蚁群
生成蚂蚁群 --> 更新信息素
更新
原创
2024-04-16 05:23:09
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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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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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1 算法简介优化问题在科学和工业领域都非常重要。这些优化问题的实际例子有时间表调度、护理时间分配调度、列车调度、容量规划、旅行商问题、车辆路径问题、群店调度问题、组合优化等。为此，开发了许多优化算法。蚁群优化就是其中之一。蚁群优化(Ant colony optimization,ACO))是一种寻找 最优路径 的 概率 技术。在计算机科学和研究中，蚁群优化算
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2023-12-03 06:47:26
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蚁群算法, ant colony optimization, ACO 蚁群算法来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为 蚁群优化算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，比如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域己获得成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用 &nbs
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2023-08-14 15:38:44
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%蚂蚁算法test
%用产生的一个圆上的十个点来检验蚂蚁算法
clc
clear
%参数
alpha = 1 ; %信息素指数
beta = 5 ; %启发指数
rho = 0.5 ; %挥发系数
n
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2023-07-13 22:43:31
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1.算法描述支持向量机（support vector machines, SVM）是二分类算法，所谓二分类即把具有多个特性（属性）的数据分为两类，目前主流机器学习算法中，神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类，学习和研究SVM，理解SVM背后丰富算法知识，对以后研究其他算法大有裨益；在实现SVM过程中，会综合利用之前介绍的一维搜索、KKT条件、惩罚函数等相关知识。本篇首先通过详解S
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2023-07-21 23:27:40
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一、引言 哈喽大家好，今天要给大家介绍的是“蚁群算法”。跟粒子群算法一样，蚁群算法也是基于对生物行为的研究所受到启发而产生的。它的诞生比粒子群算法还要早3年，在1992年的某一天，一位叫Marco Dorigo的在他的博士论文中提出了蚁群算法，并称其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。。。好了历史背景介绍到止，接下来就认真讲一下何谓蚁群算法吧。二、蚂蚁寻食2.1 科普知识 很久以
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2023-07-03 18:51:13
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同进化算法（进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法）和人工神经网络算法（神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法）一样，群智能优化算法也属于一种生物启发式方法，它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车（实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛，比如模拟金属
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2018-10-26 20:47:00
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群算法是Marco Dorigo在1992年提出的一种优化算法，该算法受到蚂蚁搜索食物时对路径的选择策略的启示。蚁群算法作为群体智能算法的一种利用分布式的种群搜索策略来寻找目标函数的最优解。蚁群算法与其他优化算法相比较的一个明显优势是蚁群算法能够适应动态变化的环境，这个特点使它特别适合解决像网络路由这类解空间频繁发生变化的优化问题。 为了更好的理解蚁群算法，我们首先需要了解
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2023-06-21 21:22:09
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