▎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...
%Eta(visited(end),J(k))为提取到下一个城市的启发因子 %蚁群算法的核心,选择下一个城市受多方面影响概率 end P=P/(sum(P));%计算待选城市的每个概率 %按概率原则选取下一个城市 Pcum=cumsum(P);%累计和, %cumsum函数用于求变量中累加元素的和,如A=[1,2,3,4,5],那么cumsum(A)=[1,3,6,10,1...
Python蚁群算法代码实现 蚁群算法基础理解 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种基于模拟自然界中蚂蚁觅食行为的启发式算法。蚂蚁在寻找食物的过程中会释放一种称为信息素的化学物质,这种物质会在蚂蚁走过的路径上留下痕迹,后续的蚂蚁会根据这些信息素的浓度来选择路径,从而找到从蚁巢到食物源的最短路径。蚁群...
表示t时刻路径(i,j)上的信息素浓度;表示t时刻路径(i,j)上的启发信息,其定义为: 蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为,通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。其中蚂蚁状态转移过程中以节点到目标点之间的距离的倒数作为启发信息,不利于障碍物的预先规避。并且在复杂的路径规划环境下,蚁群算...
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 ...
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...
---6 Python代码之蚁群算法与程序整合--- (写着写着发现蚁群算法部分太多了,另起一篇叙述。) 这篇文章主要从如何用Python实现算法的角度来总结。如标题所示,这个启发式算法结合了Q-learning和Ant Colony Optimization,其本质思想是强化学习的思想,即通过不断地试错来寻找可接受的近似最优解。算法的流程如下所示。
python实现蚁群算法 蚁群算法实现,带有注释,并且可以实现可视化找到最佳路径。 上传者:weixin_42436130时间:2019-06-03 人工智能作业-基于Python实现遗传算法、粒子群算法、蚁群算法源码+超详细注释.zip 人工智能作业-基于Python实现遗传算法、粒子群算法、蚁群算法源码+超详细注释.zip 【1】项目代码完整且功能都验证ok,确...
蚁群算法求解最短路径python代码 蚁群算法 python,文章目录效果思路1.初始化2.多次迭代3.展示结果代码留言效果思路1.初始化步骤内容Step1随机生成所有城市的坐标(city_x,city_y)Step2计算任意两城市之间的距离(distance)和能见度(eta)Step3用贪婪算法得出初始路径Step4计算