蚁群算法程序实例

  //该程序是以蚁群系统为模型写的蚁群算法程序(强调非蚂蚁周模型)以三个著名的TSP问题为测试对象

  //信息启发因子期望启发式因子全局信息素挥发参数局部信息素挥发参数, 状态转移公式中的q0

  //信息启发因子期望启发式因子全局信息素挥发参数局部信息素挥发参数, 状态转移公式中的q0

  //信息启发因子期望启发式因子全局信息素挥发参数局部信息素挥发参数, 状态转移公式中的q0

  //局部更新时候使用的的常量它是由最近邻方法得到的一个长度

  //什么是最近邻方法?:)就是从源节点出发每次选择一个距离最短的点来遍历所有的节点得到的路径

  ,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

  的基本思想:# -*- coding: utf-8 -*- import random import copy import time import sys import math impor...

  题并不难,结果实际上大相径庭啊。做了近三天时间,才改成现在这能勉强拿的出手的模样。由于公式都是图片,暂且以截图代替那部分内容吧,mark一记。 1

  简介 20世纪90年代意大利学者M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Colorni等从生物进化的机制中受到启发,通过模拟自然界蚂蚁搜索...

  理论与实践全攻略旅行商等路径优化问题的新方法...

  、神经网络有异曲同工之妙。只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究。最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了。今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁

  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

  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...

  #include #include #include usingnamespacestd;//该

  (强调:非蚂蚁周模型),以三个著名的TSP问题为测试对象 //通过微调参数,都可以获得较好的解 /*//----------(1)问题一:Oliver30城市TSP问题best_length=423.7406;

  ,是一个外国人发现的,不得不说,外国的兄弟就是厉害,赞一个!言归正传,首先说以下

  是一个寻找最优路径的方法,在蚂蚁的世界,每天的工作就是找食物,搬食物。首先,每个蚂蚁在没找到食物的时候,它们的行动会有一定的惯性,也就是说他们会朝着一个方向一直走,但这不是绝对的,那要是一直走也找不到食物岂不是要累死。在它们遇见障碍的时候就...

  蚂蚁几乎没有视力,但他们却能够在黑暗的世界中找到食物,而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢? 蚂蚁寻找食物的过程 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

  却能拥有巨大的智慧,这离不开它们信息传递的方式信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质,用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中,根据信息素的浓度选择行走的方向,并...

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