按照蚁群寻找路径的正反馈机制:按照信息素的指导,蚁群在路径ADB上指派6只蚂蚁,在路径ACB上指派3只蚂蚁,在路径AEB上指派2只蚂蚁. 若继续寻找,则按照正反馈机制,最终所有蚂蚁都会选择最短的路径ABD,而放弃其他两条路径。 蚁群算法数学模型的建立: 1.在对实际的蚁群进行建模的过程中,需要解决,蚁群中蚂蚁个体的建模问...
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 ...
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 ...
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_Quantity=20;%---设置目标函数参数---%%设置维数D=5;%上界ub=2;%下界lb=-2;...
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)”,...
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...
蚁群算法即相关代码实现详解 一.算法背景 蚁群算法是近年来刚刚诞生的随机优化方法,它是一种源于大自然的新的仿生类算法.由意大利学者Dorigo最早提出,蚂蚁算法主要是通过蚂蚁群体之间的信息传递而达到寻优的目的,最初又称蚁群优化方法(Ant Colony Optimization简称ACO).由于模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念,因此亦称蚂蚁系统...
基于蚁群算法的多配送中心的车辆调度问题的研究(Matlab代码实现), 视频播放量 245、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:Koopman-MPC—— 基于数据驱动的学习和控制四旋翼无
方法将图像的灰度、梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对图像的外廓提取。结果与结论相对于传统的图像分割算法,基于蚂蚁算法的图像分割算法的外廓提取具有更高的仿真精度,得到的图形外廓更为理想。 蚁群算法是由意 大利科 学家A.Colorni、M.Dorigo和V.Maniezzo等人提出的一种通过模仿蚂蚁的觅食...
要:蚁群算法是近年来兴起的一种新型仿生优化算法,具有其他进化算法不可比拟的优势。 以旅行商问题为例,首先描述了蚁群算法的工作原理,然后给出了该算法在MATLAB中实现的 详细步骤,最后分别以17,21,24,48,51,70为城市规模进行了算法验证,给出了算法运行 ...