%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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今天了解了蚁群算法，它的参数有点点复杂（太多了），主要就是信息素浓的控制。在ACA的基础上进行优化，提出了 蚂蚁-Q系统（Ant-Q System）、蚁群系统(Ant Colony System, ACS) 、最大最小蚂蚁系统（Max-Min Ant System,MMAS）和自适应蚁群算法。Ant-Q 系统将蚂蚁算法和一种增强型学习算法Q-learning有机的结合了起来。与
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2023-07-04 19:27:56
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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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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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# 蚁群算法实现指南（Java）
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种启发式优化算法，受到蚂蚁觅食行为的启发，广泛应用于处理组合优化问题。本文将指导您如何在Java中简单实现蚁群算法，我们将通过以下步骤进行说明。
## 实现步骤流程
接下来，我们会将整个实现过程整理成一个表格，便于您理解各个步骤的顺序和内容。
| 步骤 | 描述
在网上看了一些蚁群算法原理，其中最为广泛的应用还是那个旅行家问题（TSP）。诸如粒子群优化算法，蚁群算法都可以求一个目标函数的最小值问题的。 下面代码记录下跑的代码。蚁群算法中最为重要的就是目标函数和信息素矩阵的设计。其他的参数则为信息素重要程度，信息素挥发速度，适应度的重要程度。 import n ...
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2021-08-03 15:51:00
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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+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(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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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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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） 设置多只蚂蚁，分头并行搜索。 每只蚂蚁完成一次周游后，在行进的路上释放信息素
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2023-06-13 22:25:23
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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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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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不知道现在是否还有人在研究蚁群算法？应该有吧。当初为了找C或C++源代码而不可得，在阅读了多份"杂七杂八"的代码的基础，总算写出来了。运行了三个TSP经典用例，基本符合要求。2008年3月份写的，现在贴出来大家共享一下，注释加的应该算齐全。仅仅是一份按照蚁群算法的原理写的代码，没有做任何优化。至于我做优化后的代码，就不发出来了吧，呵呵。环境为:Windows XP SP2 + VC 6.0./**
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（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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