蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,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,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型. 二、蚁群算法原理 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走。同时,释放与路径长度有关的...
通过对这种现象的不断研究,最后提出了蚁群算法。蚁群算法在解决旅行商问题(即TSP问题)时,取得了比较理想的结果。 二、基本人工蚁群算法原理 运用人工蚁群算法求解TSP问题时的基本原理是:将m个蚂蚁随机地放在多个城市,让这些蚂蚁从所在的城市出发,n步(一个蚂蚁从一个城市到另外一个城市为1步)之后返回到出发的城市。
蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法。它通常用于解决路径优化问题,如旅行商问题(TSP)。 蚁群算法的基本步骤 初始化:设置蚂蚁数量、信息素重要程度、启发因子重要程度、信息素的挥发速率和信息素的初始量。 构建解:每只蚂蚁根据概率选择下一个城市,直到完成一次完整的路径。
一、蚁群算法(ACO)概述 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出, 该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。 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, 并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小表征路径的远近, 信息素浓度越高, 表示对应的...
蚁群算法(ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,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。 自然界中有一个神奇的现象,即蚂蚁在没有提示的情况下总是能够找到从巢穴到食物的最短路径,这是为什么呢?原因就是蚂蚁在寻找食物时,能在其走过的路径上释放一种特殊的分泌...
蚁群算法(ACO)又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的概率型算法它由。Marco Dorigo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。最早用于解决TSP问题。 基本思想: 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上...
蚁群算法演练 蚁群算法应用广泛,如旅行商问题(traveling salesman problem,简称TSP)、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路径问题(vehicle routing problem)、图着色问题(graph coloring problem)和网络路由问题(network routing problem)等等。 下面我们同之前推文一样,以TSP的求解为例演练蚁群算法的应用。
蚁群算法 for VRP 算法思想 把VRP问题转化为TSP问题求解。 即可以重复遍历配送中心这一个点的TSP问题。 算法步骤 Step1:初始化变量和系数,计算距离矩阵及节约量矩阵; Step2:迭代次数<NC_max,则转入step3,否则,转入step6; Step3:m只蚂蚁按照要求完成各自的周游。即从配送中心出发,按照概率函数 选择下一个点,同时...
蚁群算法的劣势: 虽然一定会收敛,但无法确定收敛所需时间; 理论分析较为困难,算法更侧重于实践层面; 4. 知名学者简介 Marco Dorigo 图5:Marco Dorigo Marco Dorigo是比利时科学研究基金会(The Belgian Funds for Scientific Research F.R.S.-FNRS)的终身研究员,布鲁塞尔自由大学(Un...