智能优化算法及其MATLAB实例-蚁群算法笔记

  1、模拟蚁群觅食过程的蚁群优化算法是一种群体智能算法,模拟蚂蚁在觅食过程中的信息素的积累,最短路径的信息素浓度相对较高,后来的蚂蚁越多,产生一个正反馈过程,最终整个蚁群找出最优路径。

  (1)精英蚂蚁系统:将已发现的最好解释,人工释放额外的信息素,以增强正反馈效果;

  (4)自适应蚁群算法:基本蚁群系统让信息量更大的路径对每次路径的选择和信息量的更新起主要作用,由于强调了最优信息的正反馈,易导致早熟停滞现象。最大-最小蚁群算法将信息素的更新限定在一定范围内,虽可避免早熟,但较分散问题收敛速度变慢。自适应算法改进主要在——每次循环结束后求出最优解,并将其保留;

  代表信息量对是否选择当前路径的影响程度,既反映蚂蚁在运动过程中所积累的信息量在指导蚁群搜索中的相对重要程度。一般取值范围为1~4;

  表示在搜索时路径上的信息素在指导蚂蚁选择路径的想到性,大小反应了蚁群在搜索最优路径的过程中的先验性和确定性因素的作用强度。一般取值为3~5;

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