▎ACO算法求解TSP问题Python代码 ▎ACO算法性能分析 01 | 当不考虑启发因子,仅考虑信息素时 02 | 启发因子距离权重 03 | 信息素权重 04 | 蚂蚁数量 ▎总结 ▎参考 一直关注公众号的小伙伴想必通过蚁群算法通俗讲解(附MATLAB代码)这篇推文已经了解了蚁群算法(ACO)的基本思想。今天在此基础上,我们分析ACO参数对算...
clc;clear; m=50;%蚂蚁个数,即自变量个数50组(一组解集),最好是城市数量的1.5倍 Alpha=1;%信息素重要程度参数,一般取值范围[1,4] %启发式因子值越大,蚂蚁在选择以前走过的路径可能性越大搜索随机性减弱 %越小,容易过早陷入局部最优解 Beta=5;%启发式因子重要程度参数,5最好 Rho=0.1;%信息素蒸发系数 ...
1.初始化 2.多次迭代 3.展示结果 代码 留言 效果 思路 1.初始化 2.多次迭代 3.展示结果 代码 ACO.py import math import random import copy import matplotlib.pyplot as plt # 地图长度 L = 100 # 地图高度 H = 80 # 城市个数 N = 20 # 蚂蚁个数 M = 20 # 迭代次数 T = 300 # 地图的对角...
Python代码实现 以下是一个简单的Python实现蚁群算法的代码示例,用于解决旅行商问题(TSP): python import numpy as np import random def distance(city1, city2): """计算两个城市之间的距离""" return np.linalg.norm(np.array(city1) - np.array(city2)) def calculate_pheromone_probability(pheromone, di...
下面是蚁群算法的Python实现代码: ``` import numpy as np class AntColonyOptimizer: def __init__(self, n_ants, n_iterations, alpha, beta, rho, q, init_pheromone): self.n_ants =n_ants #蚂蚁数量 self.n_iterations = n_iterations #迭代次数 self.alpha = alpha #信息素重要程度 self.beta ...
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物过程的优化算法。它通过模拟蚂蚁的信息素传递机制,寻找最短路径或最小成本路径。下面是一个简单的AOC(Ant Colony Optimization)蚁群算法的Python代码示例: import numpy as np class AntColony(): def __init__(self, distances, n_ants, n_best, n_iterations, decay, ...
——(人工智能、深度学习、机器学习、AI) 9507 9 24:41 App 蚁群算法求解TSP问题的Python实现 4.7万 128 3:55:59 App 本科生论文神器!这四大优化算法:遗传算法、蚁群算法、粒子群算法以及模拟退火算法被计算机博士用通俗易懂的方式全讲明白了!浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开...
蚁群算法代码示例python 蚁群算法代码详解 蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素,蚂蚁通过感知到的信息素多少,来决定所要选择的下一个栅格。 在初始阶段,由于地面上没有信息素,因此蚁群的行走路径是随机的,蚂蚁在行走的过程中会不断释放信息素,标识自己行走的路径。随着时间的...
蚁群优化算法代码python 蚁群算法 python 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. 蚁群算法的基本思想: 蚁群算法的基本原理:...
以下为基本蚁群算法的Python代码(含注释)。 随时可以运行: from turtle import* from random import* from json import load k=load(open("stats.json")) city_num,ant_num=30,30 #规定城市和蚂蚁总数 x_data=k[0] #城市的x坐标之集合 y_data=k[1] #城市的y坐标之集合 best_length=float("inf") be...