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。 关于TSP问题,如果还有疑问,请...
三、蚁群算法代码构建 下面是通过调用 sciopt-kit 库的ACA_TSP 类实现对蚁群算法的构建: from sko.ACA import ACA_TSP import numpy as np from scipy import spatial import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt num_points = 300 # 用随机数生成 num_points 个点 points_coordinate = np.random...
(2): 维度数目: 此数字将被用于程序进行构建遍历路径位置索引 (3): 蚁群数目: size_pop (4): 最大迭代次数: 作为一项中值条件 (5): 距离(隶属度/信息素)矩阵: 蚁群算法中一般称其为信息素矩阵,需要预先进行计算,旨在记录两个路径点之间的距离长度 [注意]: 距离矩阵在输入之前需要进行计算 缺点: 速度太慢...
%Q对ant-cycl模型蚁群算法的性能没有明显的影响,不必特殊考虑,可以任取 C = [1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;... 3238 1229;4196 1044;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;... 2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;... 3780 2212;3676 ...
算法模拟蚂蚁觅食,假设蚁群蚂蚁在寻找目的食物的路径有N条,在最开始的时候,每条路径机会均等,但由于最短路径的历时最短,所以蚂蚁从这条路径到达食物终点的时间要比其他的路径的蚂蚁早,从而这条路径上的信息素浓度要大,从而下一时刻开始,从B点到A点的蚂蚁,它们选择最短路径的可能性要比选其他路劲的可能性大写,从而...
蚁群算法01背包python 蚁群算法c++代码,源代码如下:/*ant.c*/#defineSPACE0x20#defineESC0x1b#defineANT_CHAR_EMPTY'+'#defineANT_CHAR_FOOD153#defineHOME_CHAR'H'#defineFOOD_CHAR'F'#defineFOOD_CHAR2'f'#defineFOOD_HOME_COLOR12#
简介:蚁群算法(ACO)原理梳理及应用细节 - 附求解VRPTW c++代码 1、Introduction 蚁群算法(Ant Colony Optimization)是一种求解组合优化问题的元启发式算法。蚁群算法的思想起源于蚂蚁依靠共享信息素(pheromone)信息来寻找最短路径的现象,在ACO中,蚁群中的蚂蚁依靠信息素为指导来构造和改进解方案。
蚁群算法代码（求函数最值）function [F]=F(x1,x2) %⽬标函数 F=-(x1.^2+2*x2.^*cos(3*pi*x1)*cos(4*pi*x2)+;End function [maxx,maxy,maxvalue]=antcolony % 蚁群算法求函数最⼤值的程序 ant=200; % 蚂蚁数量 times=50; % 蚂蚁移动次数 rou=; % 信息素挥发系数 p0=; % 转移概率...