Ant colony optimization ，ACO)。ACO是一种元启发式群智能算法，旨在解决组合优化问题。它利用了真实蚂蚁的觅食行为，由被称为蚂蚁的人工媒介组成。每只蚂蚁在巢穴和食物来源之间的路径上沉积一些化学物质，形成信息素的踪迹。随着时间的推移，信息素蒸发，避免了蚂蚁进入局部最优；因此，蚂蚁越多，路径上的信息素就越强，蚂蚁就越倾向于选择这条路径（作为最短路径的概率越高）。基于“信息素蒸
文章目录前言蚁群算法求解TSP问题一些改进蚁群算法解决TSP问题Matlab代码 前言个人学习完蚁群算法，觉得可以用一句话来概括其本质核心：挑选可行解进行遍历， 再根据结果更新下一轮可行解的挑选概率。有点类似于强化学习， 更好的游戏得分会进一步鼓励下一次类似的尝试。 只是换了一种生物学的说法，这种鼓励对应于蚂蚁分泌的信息素——信息素越多的路径会吸引更多蚂蚁探索。 目前来看，所有的各类仿生启发式算
1.问题描述： 为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果 ,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量 式 ,提出了核蚁群化学
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2022-10-10 15:54:14
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PS：再过几天就可以返校收拾东西了，想想还有点小激动呐hhh~回想疫情宅家的这半年，真是一段充满了焦虑、惊喜、忙碌、充实又时而无聊的时光。。。返校只能待三天又让人有点小遗憾呐。就想着趁还在家这几天，把毕设用到的一些算法整理一下吧！废话不多说了，这次要讲的是蚁群算法(下称ACO)。目录一、初识ACO：这是个啥玩意?二、ACO的数学原理三、MATLAB代码一、初识ACO：这是个啥玩意?ACO是一种用来
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2024-04-25 10:50:25
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蚁群算法蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）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能性。蚁群算法是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。 Tsq问题描述蚁群算法最早用来求解TSP问题，并且表现出了很大的优越性，因为它分布式特性，鲁棒性强并且容易与其它算法
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2024-09-05 15:07:41
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智能算法---蚁群算法
1 蚁群算法及其基本思想
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。
基本思想（以旅行商问题为例）
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2024-03-28 17:19:00
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CVRP问题求解（一）整数编码的粒子群算法粒子群算法概述粒子群算法(Particle Swarm Optimization)是由鸟群捕食得到启发的一种算法，在鸟类觅食过程中，每只鸟都会利用自身经验和群体信息来寻找食物。在觅食过程中，每只鸟仅仅追踪有限数量的邻居，但是最终整个鸟群好像在某个中心的控制下飞行。这一现象说明复杂的全局行为可以由简单规则的相互作用形成，其表现取决于群体搜索策略
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，
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
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2024-01-26 06:47:27
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# 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
我们的公众号由华中科技大学管理学院管理科学与工程专业的学生自发组建，分享运筹优化算法和一些新奇有趣的计算机方面内容。我们注重干货分享，自行编写大量代码供大家学习交流，涉及各类运筹学相关的启发式、精确式算法，解决相关的TSP、VRP等问题。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VR
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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# ACS蚁群算法的Python实现
蚁群算法（Ant Colony System, ACS）是基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式算法，广泛应用于组合优化问题。对于刚入行的开发者，理解其实现流程非常重要。接下来，我们将逐步学习如何在Python中实现ACS，并提供示例代码和详细注释。
## 实现流程
在开始代码之前，我们可以将ACS算法的实现流程整理成如下表格：
| 步骤 | 描述
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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2 蚁群算法2.1 概述蚁群算法和PSO同属于群体智能算法，利用群体的力量来尽可能找到问题的最优解。蚁群算法的原理是模拟现实生活中蚂蚁的觅食行为，蚂蚁在运动过程中会其经过的路径上留下信息素，而且蚂蚁也能够感知信息素的存在浓度，以此来指导自己的移动方向，每只蚂蚁都倾向于朝着信息素浓度高的方向移动。这就形成了正反馈现象，久而久之，几乎所有的蚂蚁都将选择同一条路径移动（因为这条路径的信息素浓度远远大于其
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2023-06-25 16:55:22
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使用 Python实现 K_Means聚类算法：问题定义
聚类问题是数据挖掘的基本问题，它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类，以便使得所获得的聚类满足以下条件：
同一聚类中的数据对象相似度较高；
不同聚类中的对象相似度较小。
相似度可以根据问题的性质进行数学定义。
K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法
它的基本思想是以空间中k个点为中心，进行聚类，对最靠近他
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2024-03-05 06:38:26
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# Python实现蚁群算法
## 1. 简介
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，常用于解决组合优化问题。下面将介绍如何使用Python实现蚁群算法。
## 2. 流程
下面是蚁群算法的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A(初始化信息素及蚂蚁位置)
B(蚂蚁选择下一个节点)
原创
2023-12-15 11:46:27
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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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