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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图像课的lab，先声明一下，纯粹是对CV和机器学习感兴趣的外行人自娱自乐，大佬轻喷。聚类+蚁群还在研究，我是拿TSP类比着写的，下面是我实验报告的一部分。一、中心像素与其8邻域像素灰度差异 TSP问题的两两城市间距离是由城市间的坐标差距计算出来的，以30城市为例，一只蚂蚁处于第i个城市（i=1,2,…30）的时候，有29个城市间距离需要计算。 引申到图像问题上，一只蚂蚁处于中心像素的时候有周围8个
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2024-01-15 08:23:26
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一、解决问题：TSP（旅行商问题） 旅行商问题是这样的：给定旅行家的起始地点和终点，要求中间必须经过所有的点，求最短路径。解决算法有蚁群算法、遗传算法、分支界定算法等。 二、蚁群算法 1、算法简述 蚁群算法是由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出的，灵感来源于蚂蚁找食物。如果一群蚂蚁现在想找食物，第一只蚂蚁的路线是完全随机的，因为没有任何条件。但是这只蚂蚁会在路上留下信
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2023-12-19 23:03:48
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蚁群算法是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出来的一种基于种群的启发式随机搜索算法，它是一种用来寻找优化路径的概率型算法，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。本篇文章只讲理论，无代码，少量公式，适合基础入门。1 算法理论蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上释放出一种特殊的信息素，其它蚂蚁能够感知这种信息素的存在和强度，蚁群通过信息素来完成信息交流
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2023-11-09 21:51:08
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时间：2018-12-12概述：蚁群算法Python蚁群算法实现，使用工具:Pycharm ,Python版本为3.6.3，作者：李劭明。使用蚁群算法得到各个城市间的距离，下面来看详细的代码：import numpy as np #数据处理包import matplotlib.pyplot as plt#绘图包#40座城市坐标coordinates = np.array([[880.0,660.0
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2023-12-10 17:10:30
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蚁群算法求解TSP __author__:cheng __date__:2022.5.7 __version__: V1.0.0 __description__: 要求用Python写出蚁群算法求解TSP问题的代码 要求对每一轮迭代的结果用曲线图的形式表现出来"""
蚁群算法求解TSP
__author__:cheng
__date__:2022.5.7
__version__: V1.0.0
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2024-06-09 07:09:32
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1. 算法简介1.1 算法起源1.2 算法应用2. 基本原理3. 算法设计3.1 算法步骤3.2 参数意义及设置3.3 构建路径3.4 更新信息素浓度3.5 判断是否中止4. 实例演示（TSP问题）1. 算法简介1.1 算法起源蚁群算法(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算法。其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为
前言蚁群算法也是一种利用了大自然规律的启发式算法，与之前学习过的GA遗传算法类似，遗传算法是用了生物进行理论，把更具适应性的基因传给下一代，最后就能得到一个最优解，常常用来寻找问题的最优解。当然，本篇文章不会主讲...
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2020-01-12 19:09:00
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2020-01-12 19:09:00
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# 蚁群算法解决旅行商问题的Java实现
在组合优化问题中，**旅行商问题**（Traveling Salesman Problem，TSP）是一项经典的问题。它要求我们找到最短路径，使得商人访问每一个城市一次，并最后返回起始城市。随着城市数量的增加，解决这一问题的复杂度迅速增加。为此，我们可以应用**蚁群算法**（Ant Colony Optimization，ACO），这是一种模拟自然界蚂蚁
目录蚁群算法定义蚁群算法原理蚁群算法基本流程matlab源码：蚁群算法定义 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
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2024-01-15 09:03:38
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一、简介1 蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)起源和发展历程Marco Dorigo等人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，于是在1991年在其博士论文中首次系统地提出一种基于蚂蚁种群的新型智能优化算法“蚂蚁系统（Ant system,简称AS）”
原创
2021-07-09 13:44:33
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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
问题描述 旅行商问题（Travelling Salesman Problem, 简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i，j=1，2 … n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。一、动态规划解决旅行商问题 要使用动态规划，需要问题本身有最优子结构，我们需要找到要解决的问题的子问题。题目要求，从0(a
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2023-11-06 12:37:10
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文章目录引言问题分析认识本质深入分析解决方案 引言TSP(Traveling Salesman Problem)即旅行商问题，是数学领域中著名问题之一。这个问题是这样的：假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径长度为所有路径之中的最小值。TSP是一个典型的组合优化问题，且是一个NP完全难
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2023-08-04 10:15:10
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遗传算法解决旅行商问题（Python版）一、问题描述TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。二、算法描述2.1算法简介遗
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2023-07-29 18:10:26
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可执行文件下载： /Files/gpcuster/TSPGA.rar 修正显示的版本下载：/Files/gpcuster/TSPGA2.rar 简介 首先，咱们可以看看用遗传算法求解的旅行商问题的效果图： 您可以在黑色背景的区域内看到问题的求解结果，下面对该程序的使用做一些说明： 黑色区域的绿色空心点是需要访问的点。 黑色区域的红色空心点是开始访问的起点。（有且只有一个） 白色的连线
# Python旅行商算法
> 本文介绍了旅行商问题及其解决方案之一——Python旅行商算法。我们将详细解释旅行商问题的定义、算法的原理，并给出代码示例。
## 1. 什么是旅行商问题？
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一种经典的组合优化问题，其目标是在给定一组城市和各城市之间的距离，找到一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次，并回到起始城
原创
2023-10-06 17:34:08
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# 旅行商算法 Python实现
## 概述
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现旅行商算法。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商可以依次访问一系列城市并回到起始城市。我们将通过以下步骤来实现算法：
1. 随机生成城市坐标
2. 计算城市之间的距离
3. 使用遗传算法解决旅行商问题
下面是每个步骤所需的代码以及相应的解释：
## 步骤1：随机生
原创
2023-09-16 18:00:59
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旅行商问题（Travelling Salesman Problem，即TSP问题）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 TSP问题是一个组合优化问题，也是一个NP完全问题，使用通常的解法往往需要耗费大量的时间，不过
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2023-12-05 20:58:02
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