基于蚁群算法的旅行商问题(TSP)求解 简介:蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法,其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 蚁群算法(ant colony al...
首先看看基本TSP问题的基本数学模型: 问题其实很简单,目标函数就是各个走过路径的总长度,注意的就是距离矩阵根据实际的问题不一样,长度是不一样的。 1.2.2 蚁群算法说明 在说明群蚁算法流程之前,我们对算法原理和几个注意点进行描述: 1.TSP问题的人工蚁群算法中,假设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动,从而协作异步地得...
这也就是蚁群算法的基本思想。 3 算法设计的流程 这里以TSP问题为例,算法设计的流程如下: 步骤1:对相关参数进行初始化,包括蚁群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等,以及将数据读入程序,并进行预处理:比如将城市的坐标信息转换为城市间的距离矩阵。 步骤2:随机将蚂...
遗传算法就是其中之一. 遗传算法是一种仿生算法.遗传算法将所需解决的问题抽象为种群,对种群的个体进行适应度评估,按照人工方向进行定向选择,淘汰适应度低个体,保留适应度高的
1.TSP问题的人工蚁群算法中,假设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动,从而协作异步地得到问题的解。每只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数决定:1. 信息素值也称信息素痕迹。2.可见度,即先验值。 2.信息素的更新方式有2种,一是挥发,也就是所有路径上的信息素以一定的比率进行减少,模拟自然蚁群的信息素...
简介:【TSP问题】基于免疫算法结合蚁群算法求解旅行商TSP问题含GUI界面 1 简介 人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低.蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢.该文提出一种基于...
旅行商问题的传统求解方法是遗 传算法,此算法收敛速度慢,并不能获得问题的最优解.为了求取旅行商问题的最优解,本文在阐述蚁群算法的基本原理,模型以及在旅行商问题中的实现过程的基 础上,提出了一种以蚁群算法构建的基于MATLAB的求解旅行商问题的方法,并最后通过仿真实验获得了目前已知的最好解. ...
蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法,其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 近年来,许多专家学者致力于蚁群算法的研究,并将其应用于交通、...
旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
1.TSP问题的人工蚁群算法中,假设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动,从而协作异步地得到问题的解。每只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数决定:1. 信息素值也称信息素痕迹。2.可见度,即先验值。2.信息素的更新方式有2种,一是挥发,也就是所有路径上的信息素以一定的比率进行减少,模拟自然蚁群的信息素随...