这次寒假 在培训数学建模美赛呀 还要学hcip 真的太忙 这次我们的选题是ICM E 不知道各位有没有和我的选题一样的那么我发布一个蚁群算法吧import random
import copy
import time
import sys
import math
import tkinter
import threading
from functools import reduce
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2024-06-07 10:14:10
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文章目录效果思路1.初始化2.多次迭代3.展示结果代码留言 效果思路1.初始化步骤内容Step 1随机生成所有城市的坐标 (city_x, city_y)Step 2计算任意两城市之间的距离 (distance) 和能见度 (eta)Step 3用贪婪算法得出初始路径Step 4计算得出并记录所有路径的信息素浓度(tau)2.多次迭代步骤内容Step 1第 t 次迭代Step 2第 t 次迭代,
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2024-01-02 11:21:29
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蚁群算法（ACO）
蚁群算法可用来旅行商问题、指派问题、Job—shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。并且表现出了很大的优越性，因为它分布式特性，鲁棒性（健壮性，稳定鲁棒性和性能鲁棒性）强并且容易与其它算法结合，但是同时也存在这收敛速度慢，容易陷入局部最优（local optimal）等缺点。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
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2023-06-19 19:33:35
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文章目录参考资料1. 简介2. 基本思想3. 算法精讲4. 算法步骤5. python实现 参考资料路径规划与轨迹跟踪系列算法蚁群算法原理及其实现蚁群算法详解（含例程）图说蚁群算法(ACO)附源码蚁群算法Python实现1. 简介蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO） 于1991年首次提出，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
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2023-12-16 12:30:10
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# 蚁群算法求解路径优化问题
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式优化算法，模仿自然界中蚂蚁觅食的行为，通过模拟蚂蚁在搜索路径时留下的信息素来寻找最优解。该算法广泛应用于路径优化、调度、网络路由等领域。本文将以Python为例，介绍如何利用蚁群算法解决路径优化问题。
## 蚁群算法的基本原理
蚁群算法的核心思想是通过信息素的浓度来引导蚂蚁选择路径。
代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5rho=0.1 alpha=1beta=1rho=0.1&nb
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2024-05-19 06:07:05
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全书共18章，分为两篇。第一篇介绍算法分析与设计基础、算法测试方法与优化技巧，以及枚举算法、解析算法
本段程序的基本思想是利用蚁群算法中的蚁周模型，来对全局的迷宫图进行信息素的跟新 和为每一仅仅蚂蚁选择下一个方格。 一共会进行RcMax = 2000轮模拟（理论上模拟的次数越多结果 会越接近真实值）。而在每一轮中会排除 M = 10仅仅蚂蚁进行探路。同一时候在算法的回溯思想上採用的 是栈的数据结构来
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2017-08-18 14:30:00
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基于改进蚁群算法求解TSP问题1.算法思想2.算法设计3. 详细代码4. 测试结果测试数据测试结果各取10次中最好结果进行分析取10次结果的平均进行分析结果分析5.结论参考文献： 1.算法思想蚂蚁沿不同的路径出去寻找食物，找到食物就马上返回。这样短路径的蚂蚁来回一次时间短，单位时间内走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然会多，从而吸引更多蚂蚁，洒下更多信息素。而长路径恰好相反。因此，越来越多的蚂蚁
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2024-07-14 19:10:39
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蚁群算法(ant colony optimization, ACO)1 原理介绍 蚁群算法（Ant Colony Algorithm）最初于1992年由意大利学者M.Dorigo等人提出，它是一种模拟自然界中真实蚁群觅食行为的仿生优化算法。研究发现：每只蚂蚁觅食时在走过的路线上会留下一种称为信息素的物质，蚂蚁之间靠感知这种物质的浓度进行信息传递。蚂蚁在选择路径时总是倾向于朝信息索浓度高的方向移动，
文章目录Java实现蚁群算法实现步骤底层工作原理代码示例优化方案 Java实现蚁群算法实现步骤定义问题：首先，需要明确需要优化的问题类型。例如，可以是求解最优路径、求解最短路径、最小生成树等。确定蚁群参数：蚁群算法的参数包括蚂蚁数量、信息素初始浓度、信息素更新方式、蚂蚁遍历新路径的概率等。初始化：根据问题类型，生成初始解。例如，对于求解最优路径的问题，可以生成初始解并将其存储在蚁群中。更新信息素
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2024-01-02 11:06:45
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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
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2024-08-12 13:25:42
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以2017年华为杯研究生数学建模比赛A题（无人机在抢险救灾中的优化运用）为例，讲解蚁群算法在求解最优路径问题中的应用，我们将问题进行了简化，描述如下：无人机从某一个基地出发，途径所有救援点，然后回到基地（每个点只经过一次），求解最佳行驶路径。基地和所有救援点的散点图如图1所示。 蚁群算法是寻求优化路径的一种算法，这种算法的思想起源于蚂蚁在寻求事物过程中的路径，这种算法在本质上属于一种启发式全局优化
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2024-06-12 22:17:35
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1 蚁群算法讲解基本原理：模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，广泛应用于优化问题的求解。将一群蚂蚁放在问题的解空间上，让它们通过信息素的传递和挥发，逐渐找到最优解模拟蚂蚁在简单地形，寻找食物 ① 在蚁群算法的初始阶段，我们在地图上不放置任何食物，因为蚂蚁需要在没有任何信息素的情况下开始摸索前进。一开始，蚂蚁们在洞外随机移动，试图找到食物的位置。每只蚂蚁的速度相同，它们会按照随机的方向前进，直到遇到障碍物
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2024-08-14 18:32:45
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2023-10-11 06:42:09
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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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蚁群算法基本原理：背景： 在自然界中，生物群体所表现出的智能得到越来越多的关注，许多的群智能优化算法都是通过对群体智能的模拟而实现的。其中模拟蚂蚁群体觅食的蚁群算法成为一种主要的群智能算法。算法原理：在自然界中，对于觅食的蚂蚁群体，其可以在任何和没有提示的情况下找到食物和巢穴之间的最短路径。并且能够根据和环境的变迁，自适应地找到新的最优路径。根据生物学家研究，蚂蚁群体这一行为的根本原因是：蚂蚁在寻
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2024-01-16 16:25:54
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1.背景 蚁群算法是一种常用的路径寻优算法，它是由Marco Dorigo根据蚂蚁觅食的得来的灵感，与1992年在博士论文中提出。蚂蚁在觅食过程中通常会释放一种信息素来传递信息，信息素浓度越高，蚂蚁的感知能力越强，通过内部的反馈机制它们很快就能找到一条最短路径。 2.概率公式 3.信息素浓度 4.代码的实现G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
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2023-10-07 14:14:47
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文章目录前言一、蚁群算法简介二、算法精讲三、部分代码（Matlab）四、运行结果总结 前言本篇文章主要记录了蚁群算法在三维路径规划中实现的过程一、蚁群算法简介1 引言 在自然界中各种生物群体显现出来的智能近几十年来得到了学者们的广泛关注，学者们通过对简单生物体的群体行为进行模拟，进而提出了群智能算法。其中， 模拟蚁群觅食过程的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization， ACO
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2023-07-20 12:47:18
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群算法是Marco Dorigo在1992年提出的一种优化算法，该算法受到蚂蚁搜索食物时对路径的选择策略的启示。蚁群算法作为群体智能算法的一种利用分布式的种群搜索策略来寻找目标函数的最优解。蚁群算法与其他优化算法相比较的一个明显优势是蚁群算法能够适应动态变化的环境，这个特点使它特别适合解决像网络路由这类解空间频繁发生变化的优化问题。 为了更好的理解蚁群算法，我们首先需要了解
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2023-12-05 14:30:19
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