在基本鸡群算法的基础上提出了一种改进版鸡群算法( ECSO) ，在公鸡位置的更新过程中引
原创
2023-05-04 12:23:16
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针对鸡群算法在求解高维优化问题时易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况，提出一种改进
原创
2023-05-04 12:23:02
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1 内容介绍针对鸡群算法因小鸡粒子易陷入局部最优而无法取得全局最优解问题,在小鸡粒子位置更新中加入自身惯性权重和向子群中公鸡粒子学习部分,提出具有随机惯性权重和固定学习因子的改进鸡群算法,然后用模拟退火算法对改进鸡群算法陷入停滞状态时已得到的最优解进行邻域搜索,使算法具有跳出局部最优取得全局最优解的能力,最后将基于模拟退火的改进鸡群算法用于4个标准测试函数寻优.仿真结果表明,基于模拟退火的改进鸡群
原创
2022-09-13 18:39:43
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摘要：针对鸡群算法因小鸡粒子易陷入局部最优而无法取得全局最优解问题，在小鸡粒子
原创
2023-05-04 12:23:11
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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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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
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2023-12-21 09:34:40
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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
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2023-10-08 09:04:37
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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
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2023-12-05 20:20:25
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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
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2024-06-16 12:38:45
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蚁群算法是一种模仿自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，广泛用于解决各种复杂问题，比如路径规划、调度和网络路由等。本文将深入探讨如何在 Python 中实现蚁群算法，通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等结构，帮助读者全面理解蚁群算法的实现过程。
基础背景：
蚁群算法的灵感来源于蚂蚁的群体行为。蚂蚁在寻找食物时，会通过分泌信息素来标记路径，其他蚂蚁则会根据信息素的浓度选择路
蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、图着色问题等。在解决这些问题时，要求高效且能够找到接近最优的解。本文将通过构建一个完整的蚁群算法Python实现案例，记录我们在解决“蚁群算法Python代码”问题过程中所采用的步骤和思路。
### 背景描述
在现实生活中，许多问题可以通过寻找最佳路径或最优解来实现优化，如物流配送、网络路径选择等。蚁群算法受
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
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2024-01-22 05:33:37
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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
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2024-06-27 20:13:10
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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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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
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2023-11-16 19:42:30
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各位小伙伴大家好：本期开始我们一起来做一个小项目，总结一下我们学习过的有关面向对象编程的知识。目标是实现一个另类版的简易吃鸡游戏，让亚瑟开枪射击小兵。在为程序写代码之前，我们需要先分析这个程序大概需要实现的功能。更大的程序还需要事先就设计好类的详细方法和接口。下面是我们这个程序的简要框架：这只是一个大概的框架，其他的功能我们在完善过程中再逐步添加。通过对程序目标的分析我们大概抽象出了四个类：英雄H
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2023-10-12 22:28:29
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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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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
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2024-08-23 07:30:47
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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，
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2024-06-29 17:35:19
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