蚁群算法 与 A*算法 寻找最优路径 对比 (pygame) https://github.com/OlaWod/mazePathFinding_ACO-Astar 大三下人工智能引论大作业 分类:项目/作品,人工智能引论 好文要顶关注我收藏该文微信分享 HolaWorld 粉丝-5关注 -0 +加关注 0 0 «上一篇:pygame...
蚁群算法是一种基于种群的进化算法，具有本质并行性，易于并行实现。蚁群算法很容易与多种启发式算法结合，以改善算法性能。蚁群算法存在的问题：TSP问题是一类经典的组合优化问题，即在给定城市个数和各城市之间距离的条件下，找到一条遍历所有城市且每个城市只能访问一次的总路程最短的路线。蚁群算法在TSP问题应用中取得...
蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为方式的优化算法。在算法中,蚂蚁会按照一定的规则在环境中寻找食物,并通过释放信息素来引导其他蚂蚁。在经过多次迭代后,蚂蚁会形成一条路径,这条路径就是最优解。 将蚁群算法应用于变压器设计中,可以将变压器的设计问题转化为一个搜索问题。...
这是2022年6月13日星期一1-2节数学实验课程的直播教学回放。线上直播教学使用的平台是腾讯会议。备用直播教学平台是腾讯课堂。本次课的主要教学内容是,进一步讲解期末开卷考试的试题题目的题意,针对最近一周同学们在QQ群中提出的问题,给出相关提示和...
这样就把基本的蚁群算法与遗传算法中的遗传变异效应相结合起来。这样遗传蚁群算法原理就产生了。 2.2遗传蚁群算法模型及其实现(以平面四杆机构优化设计为例) 4结语 蚁群算法是模拟自然界蚂蚁的觅食行为的一种模型方法,虽然在机构的优化设计中有一定的优势,但是其自身也存在一些问题,故将蚁群算法和遗传算法、元胞模型...
基于蚁群算法的工作流任务分配机制的实现主要包括以下几个步骤: 1.开发环境搭建:搭建开发环境,包括硬件设备和软件工具等。 2.代码实现:根据算法设计和机制设计,编写相应的代码实现。同时,对代码进行调试和优化,保证其正确性和效率。 3.测试与验证:通过实际的数据和场景对机制进行测试和验证。同时,与传统的任务分配方法...
一种基于粗糙集神经网络的分类算法 当输入维数高时神经网络结构复杂,体系庞大,导致其收敛速度慢.为克服这个缺点,提出了基于决策规则的神经网络,利用粗糙集理论从数据样本中获取最简的决策规则,按决策规... 郭志军,何昕,魏仲慧,... - 《计算机应用研究》 被引量: 20发表: 2011年 蚁群算法融合粗糙集理论的属性约...
融合遗传蚁群算法的Web服务组合研究 为了提高Web 服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS 的Web 服务组合问题。本文首先将Web 服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS 最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁... 曹腾飞,符云清,钟明洋...
本发明公开了一种应用于智能车路径规划的基于改进蚁群算法与动态窗口法的混合算法,该算法可以实现实时避障,提升路径规划效率,实现智能车的自动反馈控制。本发明提出的算法在已知障碍物的前提下,利用Matlab仿真平台和基于ROS智能车平台在指定起始点和目标点后,完成智能车全局路径规划,同时在栅格地图上设置未知障碍物,规划局...
百度试题 结果1 题目下列选项中不是蚁群算法的优点的是( )。 A. 易于并行实现 B. 容易与多种启发式算法结合 C. 计算量小,求解时间短 D. 具有很强的鲁棒性 相关知识点: 试题来源: 解析 C