蚁群算法最早是由意大利学者Colorni A., Dorigo M. 等于1991年提出。经过20多年的发展,蚁群算法在理论以及应用研究上已经得到巨大的进步。 蚁群算法是一种仿生学算法,是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。在自然界中,蚂蚁觅食过程中,蚁群总能够按照寻找到一条从蚁巢和食物源的最优路径。下图显示了这样一个觅食的...
蚁群算法由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于1991年首次提出,旨在解决旅行商问题(TSP)。在研究蚂蚁觅食行为的过程中,研究者发现单个蚂蚁的行为相对简单,但整个蚁群的集体行为却能展现出一定的智能特征。具体来说,蚁群能够在复杂的环境中找到通往食物源的最短路径。 这一现象的根本原因在于蚁群中个体间通过某种信息机制进行...
蚁群算法是从自然界中真实蚂蚁觅食的群体行为得到启发而提出的,其很多观点都来源于真实蚁群,因此算法中所定义的人工蚂蚁与真实蚂蚁存在一定的辩证关系。 自组织行为特征 蚁群的自组织行为特征主要有: 高度结构化的组织 虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有...
1.1 算法起源 1.2 算法应用 2. 基本原理 3. 算法设计 3.1 算法步骤 3.2 参数意义及设置 3.3 构建路径 3.4 更新信息素浓度 3.5 判断是否中止 4. 实例演示(TSP问题) 1. 算法简介 1.1 算法起源 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。其灵感来源于蚂...
1.蚁群算法的提出 算法的提出蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），又称蚂蚁算法——一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文“Antsystem:optimizationbyacolonyofcooperatingagents”中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。最早用于解决著名的旅行商问题(TSP,...
蚁群算法演练 蚁群算法应用广泛,如旅行商问题(traveling salesman problem,简称TSP)、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路径问题(vehicle routing problem)、图着色问题(graph coloring problem)和网络路由问题(network routing problem)等等。 下面我们同之前推文一样,以TSP的求解为例演练蚁群算法的应用。
蚁群算法 一、蚁群算法 蚁群算法是在20世纪90年代由澳大利亚学者Marco Dorigo等人通过观察蚁群觅食的过程,发现众多蚂蚁在寻找食物的过程中,总能找到一条从蚂蚁巢穴到食物源之间的最短路径。随后他们在蚂蚁巢穴到食物源之间设置了一个障碍,一段时间以后发现蚂蚁又重新走出了一条到食物源最短的路径。通过对这种现象的不...