1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径;当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找...
蚁群算法中涉及的主要数据结构包括: 图:表示问题的状态空间,节点表示状态,边表示状态间的转移。 信息素矩阵:记录每条边的信息素浓度。 启发式信息矩阵:表示每条边的启发式信息,如距离的倒数。 四、算法使用场景 蚁群算法适用于以下场景: 路径规划问题:如旅行商问题(TSP)寻找一条最短路径,经过所有城市且每个城市仅访...
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(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...
蚁群算法是一种最优寻路算法,一般而言并非通用优化算法,而是往往用在最佳路径求解问题上。 该算法的灵感及核心思路就是蚁群的一种正反馈机制: 蚂蚁寻找食物时,在走过的历经上释放一种称为“信息素”的激素,越多蚂蚁走过的路径信息素越多,又会增加这条路径的信息素数量,最终导致解收敛。 二、蚁群算法过程 转移概率...
蚁群算法 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 蚁群算法的基本原理 1、蚂蚁
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...