蚁群算法(ACA)及其Matlab实现 1基本原理: 本质上也是一种概率算法,通过大概率收敛到最佳值,和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈,使得较佳的解 具有大概率被选到,当全局都选用较佳的解,变可以得到整体的最优解。 2几个关键点: 1) 概率选择: 受信息素浓度和启发函数影响,启发函数为距离的倒数 ...
大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下用matlab实现蚁群算法: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 5...
functionf=func(x,D)%D为维数sum=0;fori=1:Dsum=sum+x(i)^2;endf=sum; 蚁群算法求解函数优化问题主程序: clc;clearall;closeall;%---设置迭代参数---%%设置信息量权重a=2;%设置启发量权重b=2;%设置信息素挥发因子p=0.8;%区间缩小因子r=0.8;%设置最大循环次数NC_maxNC_max=100;%给定蚂蚁数量Ant_Q...
matlab蚁群算法代码,蚁群算法（ACO）MATLAB实现 (⼀)蚁群算法的由来 蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等⼈在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找⾷物时，通过分泌⼀种称为信息素的⽣物激素交流觅⾷信息从⽽能快速的找到⽬标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群...
3.在Petri网模型基础上,从时延Petri网结构出发,利用提出的启发式搜索函数对每辆车进行路径规划,实现将车辆完全分布在Petri网上,并找到各自的最短时间路径。最后将模型转化为图的形式,通过MATLAB编程实现实例的模拟仿真,验证算法的正确性。 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种启发式搜索算法,模拟了蚂蚁在...
1.1 蚁群算法 1 蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)起源和发展历程Marco Dorigo等人在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,于是在1991年在其博士论文中首次系统地提出一种基于蚂蚁种群的新型智能优化算法“蚂蚁系统(Ant system,简称AS)”,后...
2.2 ACA_TSP实现 3 蚂蚁算法求解最短路径问题——Matlab实现 3.1流程图 3.2代码实现 3.3结果 1 知识点 详细知识点见：我们这⼀节知识点只讲蚁群算法求解最短路径步骤及流程。1.1 蚁群算法步骤 设蚂蚁的数量为m，地点的数量为n，地点i与地点j之间相距Dij，t时刻地点i与地点j连接的路径上的信息素浓度为...
内容提示: 蚁群算法研究及 MATLAB 实现 摘要 本文对蚁群算法原理进行概要介绍 对蚁群算法产生、发展、优化有所了解。阐述蚁群算法的几点重要基本规则 并对蚁群算法的优缺点进行讨论 讲蚁群算法与遗传算法进行比较。最后用 MATLAB语言编写了一个基于蚁群算法的函数最大值的求解程序。 关键词 蚁群算法 MATLAB 实现 函数最...
算法的实现为在其他领域中的应用和进一步的改进提供了基础,同时也弥补了其他资料中很少涉及实现应用的不足。关键词:旅行商问题;蚁群算法;信息素;路径;实现ImplementationofantcolonyalgorithminMATLABDULi—feng,NIUYong-iie(ComputingCenter,Yan’allUniversity,Yan’an716000,China)Abstract:Antcolonyalgorithmistherisein...