蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界 中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发 式仿生进化系统。蚁群算法包含两个基本阶段:适应阶 段和协作阶段。在适应阶段,各候选解根据积累的信息 不断调整自身结构。在协作阶段,候选解之间通过信息 交流,以期望产生性能更好的解,这类似于学习自动机 的学习机制。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅 行商问题(t raveling salesman problem , TSP) ,该算法采 用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结 合,而且具有较强的鲁棒性[325 ] 。 蚁群算法创立十多年来,无论在算法理论还是在算 法应用方面都取得了很多突破性研究进展。
标签： algorithm Dorigo colony ant
上传时间： 2016-01-18
上传用户：xyipie
此程序包是用双种群蚁群算法来求中国75个城市的最短路径问题，即典型的TSP问题，把包解压运行main.m文件即可
上传时间： 2016-01-27
上传用户：sk5201314
应用matlab解决tsp问题，通过蚁群算法和最短路径算法实现
上传时间： 2016-08-30
上传用户：invtnewer
一个求解TSP问题的粒子群算法，用matlab仿真实现。
上传时间： 2017-01-12
上传用户：cc1
： 为了用蚁群算法来解决连续优化问题， 该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就 选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。
标签： 蚁群算法
上传时间： 2017-06-07
上传用户：com1com2
蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
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一种求解TSP的蚁群算法
上传时间： 2014-01-08
上传用户：lgnf
蚁群算法在数值方法中的应用以及求解最优化函数的极值问题
上传时间： 2015-03-12
上传用户：凌云御清风
带约束的蚁群算法的程序，用于欧几里德（Euclid）TSP问题，用c语言编写的，供大家借鉴
上传时间： 2015-06-15
上传用户：rocketrevenge
很经典的蚁群算法的matlab源码，也可以用c++实现，不过要复杂很多，用matlab比较简单。
上传时间： 2015-09-15
上传用户：yy541071797
