基本蚁群算法参考： 蚁群算法实际上是正反馈原理和启发式算法相结合的一种算法。在选择路径时，蚂蚁不仅利用了路径上的信息素，而且用到了城市间距离的倒数作为启发式因子。实验结果表明，ant-cycle 模型比 ant-quantity 和 ant-density 模型有更好的性能。这是因为 ant-cycle 模型利用全局信息更新路径上的信息素量，而 ant-quantity 和 ant-density
转载
2023-11-25 20:37:59
123阅读
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
转载
2023-11-16 19:42:30
272阅读
本文参考了很多张军老师《计算智能》的第五章知识。蚁群优化算法 总感觉这些数学家们怎么都这么聪明。 有句话叫“艺术源于生活”，但其实数学也来源于生活哈哈。1.1 基本原理 先来聊下该算法的思想来源：自然界蚂蚁群体在寻找食物的过程中，通过一种被称为信息素（Pheromone）的物质实现相互的间接通信，从而能够合作发现从蚁穴到食物源的最短路径。 通过对这种群体智能行为的抽象建模，研究者提出了蚁群优化算法
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
转载
2023-12-17 15:30:23
94阅读
群智能算法:遗传算法, 粒子群算法, 蚁群算法的原理与实例分析1. 问题重述1.1 解决步骤1.2 问题粗析2. 遗传算法求解2.1 步骤2.2 结果2.3 结果分析2.4 遗传算法小结3. 粒子群算法求解3.1 步骤3.2 结果3.3 结果分析3.4 小结 解决函数极值问题(二元), 采用三种群智能算法实现, 并进行比较分析1. 问题重述求解函数: 的最大值, 其中1.1 解决步骤利用现成函数
转载
2024-08-12 13:25:42
37阅读
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
转载
2023-08-21 08:34:04
35阅读
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
转载
2023-12-03 06:47:26
132阅读
蚁群算法1. 蚁群算法背景介绍2.蚁群算法基本原理3.蚁群算法的计算过程4. 模型构建5. 蚁群算法matlab实现6.算法分析 1. 蚁群算法背景介绍蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）由Marco Dorigo于1992年提出。 蚁群算法是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可
转载
2023-11-27 05:27:00
171阅读
1原理：蚂蚁在寻找食物源的时候，能在其走过的路径上释放一种叫信息素的激素，使一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，信息素也就越来越多，蚂蚁们选择这条路径的概率也就越高，结果导致这条路径上的信息素又增多，蚂蚁走这条路的概率又增加，生生不息。这种选择过程被称为蚂蚁的自催化行为。对于单个蚂蚁来说，它并没有要寻找最短路径，只是根据概率选择；对于整个蚁群系统来说，它们却达到了寻找
转载
2024-06-13 08:50:22
283阅读
在我们做研究的的时候会用到很多群智能算法用于寻优，比如遗传算法、鱼群算法、粒子群算法、还有咱们今天要讲的蚁群算法。将蚁群算法应用于解决寻优问题的基本思路为：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愈来愈多。最终，整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到
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
转载
2023-10-08 09:04:37
320阅读
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
转载
2023-12-21 09:34:40
130阅读
蚁群算法 1991年，意大利学者M. Dorigo、V. Maniezzo和A. Colorni研究蚁群行为特征，提出一种模拟蚁群的进化算法，其算法原理基于正反馈机制或增强型学习系统，它通过信息素强度的变化，选择最优路径，最后收敛于最优路径结果。 1.1蚁群算法的基本原理 蚁群算法是一种智能仿生算法，用来求解最优问题，其中主要解决旅行商问题（TSP）。蚁群算法整体分为两个过程，包括状态转移和信息素
转载
2024-01-08 18:41:50
104阅读
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
转载
2024-05-16 20:14:40
72阅读
蚁群算法栅格图路径规划python简单说几句python代码0.预安装库1.调用模版2.地图文件3.栅格图+迭代图3.ACO类 简单说几句简单说几句，算法的基本逻辑请看其他文章，很多，不介绍。本文旨在提供一份python代码供各位后来学习者多一些资料理解学习ACO，同时对于那些只需简单使用ACO解决路径规划的人提供一个并不麻烦的途径。注意，非路径规划，非栅格图模型的，本文代码99.99%无法运行
转载
2023-08-30 08:03:40
244阅读
张三学习了蚁群算法之后特别高兴，他定义了一个特别的图，希望找到图中的最短巡回路径。 张三的图由 200个结点组成，依次编号 1 至 200。 对于两个不同的结点 ，，如果 和 的差的绝对值大于 21，则两个结点之间没有边相连；如果 和 的差的绝对值小于等于 21，则两个点之间有一条 长度为 和 的最
原创
2021-12-07 11:35:29
265阅读
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
转载
2023-12-19 23:03:48
232阅读
简介蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）作为一个启发式群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。ACO是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。在自然界，蚂蚁觅食过程中，蚁群总能够按照寻找到一条从蚁巢和食物源的最优路径，这也就是蚁群算法的由来。注：然而蚁群算法去做路径规划和优化智能算
转载
2023-11-10 10:57:44
73阅读
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。
#pragma once#incl
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
转载
2024-01-26 06:47:27
122阅读
