蚁群算法流程图(蚁群算法实例)

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抄的目前蚁群算法主要用在组合优化方面,基本蚁群算法的思路是这样的:1.在初始状态下,一群蚂蚁外出,此时没有信息素,那么各自会随机的选择一条路径.2.在下

蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由MarcoDorigo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.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值.

图中寻找优化路径的机率型算法为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先

该程序试图对具有31个城市的VRP进行求解,已知的最优解为784.1,我用该程序只请用过蚁群算法的高手指教.蚁群算法的matlab源码,同时请指出为何不能优化到已(商盟百科网www.chnore.com)

蚁群算法又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由MarcoDorigo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

蚁群算法是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的,是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法.蚂蚁群体是一种社会性昆虫,它们有组织、有分工,还有通讯系统,它们相互协作,能完成从蚁穴到食物源寻找最短路径的复杂任务.模拟蚂蚁群体智能的人工蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点,不仅在求解组合优化问题中获得广泛应用,而且也用于连续时间系统的优化.本书是国内首部蚁群算法的专著,系统地阐述蚁群算法的基本原理、基本蚁群算法及改进算法,蚁群算法与遗传、免疫算法的融合,自适应蚁群算法,并行蚁群算法,蚁群算法的收敛性与理论模型及其在优化问题中的应用.

直接在命令窗口里边输入gatool就行了,用遗传算法还可以使用ga函数,具体使用格式可以在help系统里看ga,你还可以按照如下步骤打开遗传算法工具箱:1,打开MATLAB,2点击左下方的START按钮3,点toolboxes,打开后选择GeneticAlgorithmandDirectSearch然后就可以进入gatool了,然后就会弹出ga工具箱(注:我的版本是7.7的,不同版本可能不同),希望对你有用哈!(商盟百科网www.chnore.com)

蚂蚁转移是根据过渡准则实现的.至于上一只蚂蚁释放的信息素会不会影响下一只这个问题.也可能会影响也可能不会影响.因为这跟蚂蚁之间的距离有关.如果在你设置的蚂蚁记忆长度中,没有上一只蚂蚁堆积的信息素,那么这只蚂蚁就不会受上一只蚂蚁的影响.反之,则会受到影响.实际上,受影响不受影响还是要根据过渡准则来判断.这个过渡准则,是整个蚁群算法的关键.