百度试题 题目蚁群算法可以用来解决下列哪些问题( )。 A.车间作业调度B.车辆路由C.网络路由D.旅行商问题相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
蚁群算法在旅行商问题中的应用方法可以分为两个阶段:路径构建和路径优化。 在路径构建阶段,蚂蚁依次选择下一个要访问的城市。每只蚂蚁根据概率选择下一个城市,概率计算的依据是路径上的信息素浓度和城市之间的距离。信息素浓度越高、距离越近的城市被选择的概率越大。一旦蚂蚁选择了下一个城市,它将更新当前路径,并...
基于蚁群算法求解的tsp问题,将蚁群算法应用于解决优化问题的基本思路为:用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解,整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多,随着时间的推进,较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高,选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。最终,整个蚂蚁会在正反馈的...
蚁群算法在实际的生活中有很大的用处,比如求解旅行商问题,文章介绍了一种求解复杂TSP的蚁群算法,阐述了该算法的基本原理及实现过程,并且在本文中尝试用编码的形式将基本蚁群算法应用到求解旅行商问题中去。 关键词:基本蚁群算法;信息素;旅行商问题 1意义和目标 近年来,许多学者对蜜蜂、蚂蚁等一些昆虫的行为进行了大量...
分析了基本蚁群算法易出现早熟停滞现象的原因.对基本蚁群算法进行改进,在原有算法的基础上引入最优最差信息素更新策略和局部最优搜索策略,从而扩大可行解的的范围,避免了算法过早停滞,同时加快算法的收敛速度,使得改进后的蚁群算法解的性能得到较大的提高.最后,以三种旅行商问题为例进行仿真,结果表明该算法能较快地收...
摘要 本发明提供一种基于蚁群算法与Lin‑Kernighan算法解决旅行商问题的杂交算法,将蚁群算法的优点和Lin‑kernighan算法的优点相结合并搜索到最优路径。蚁群算法和Lin‑kernighan算法的杂交过程如下:首先利用蚁群算法在每迭代一次蚁群算法之后,执行Lin‑kernighan算法得到最短路径,然后将蚁群算法得到的路径和Lin‑ke...
本文研究了基本蚁群算法的原理,并基于GPU和CUDA高速并行计算模型,利用GPU在CUDA7.0环境下,对蚁群算法进行化加速设计,实验结果表明,该方法取得了良好的加速效果,当蚁群规模增大时,加速倍大幅度提高。数据显示,蚁群个体和城市规模越大,加速效果越好。 参考文献: [1]宗德才,王康康,丁勇.蚁群算法求解旅行商问题综述[J]....
问题,因而其实际使用意义不强.蚁群算法利用信息素正反馈机制,引导算法借助启发式信息收敛于最优解,是一种收敛快,效果好的迭代搜索算法.然而,由于不明确的均匀度启发信息和禁忌表的限制,经典蚁群算法并不适用于解决多目标多旅行商问题.本文在经典蚁群算法的基础上,引入多旅行商禁忌表,形成解决多旅行商问题的蚁群算法...
一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究. 蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上。由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对... 刘少伟,王洁 - 《计算机仿真》 被引量: 19发表: 2007年 蚁群优化算法的研究及其应用 蚁群算法...