微粒群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）就像是群体智能里的“小聪明”。它的工作原理，就像模仿鸟群、鱼群这些大咖们在搜索范围里的表现，不停的在搞事情。...一群 “微粒”们互相商量，看看谁的经验更靠谱，然后一起朝着“胜利大本营”前进。...在文档管理系统中，微粒群算法可以发挥以下作用：文档聚类与分类：当面对大量文档需要整理时，PSO可用于优化聚类或分类模型的参数，从而实现自动的文档分类和组织。...需要注意的是，尽管微粒群算法在文档管理系统中表现出许多优势，但并不是唯一的优化算法选择。根据具体应用场景和问题，还可以考虑其他算法，例如遗传算法、模拟退火算法等，它们也是“优秀”的代表。...综合考虑各种算法的特点，选择最适合的算法来解决问题是至关重要的决策。
核心思想 蚁群觅食过程中，每只蚂蚁在所走过的路径上均会释放出一种信息素，该信息素随时间的推移逐渐挥发。因此，每条路径上的信息素同时存在正负反馈两种机制。...因此，在理想情况下，整个蚁群将逐渐向信息素浓度最高的路径（即最短路径）进行转移。...self.path.append(B) self.path[-1], self.path[-2] = self.path[-2], self.path[-1] # 构建“蚁群算法...# 记录每次迭代后所有蚂蚁的路径长度信息 self.best_path = np.zeros(self.maxIter) # 记录每次迭代后整个蚁群的...“历史”最短路径长度 ########################### self.solve() # 完成算法的迭代更新
算法背景及原理 蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。...算法应用 蚁群算法被应用于数据分析、机器人协作求解、电力、通信、水利、交通、建筑等领域。...如果参数设置过大，蚂蚁选择之前走过的路径的可能性较大，容易使算法的随机性减弱；如果该参数设置过小，会导致蚁群的搜索范围过小，进而使算法过早收敛，使种群陷入局部最优。一般取值在[1,4]之间。...新增信息素含量根据不同规则可以将蚁群算法分为以下三种模型，分别是蚁周模型、蚁量模型以及蚁密模型，具体大家可根据需要进行学习。...（4）判断是否达到终止条件 蚁群算法的终止条件是：判断是否达到最大迭代次数。 算法流程图如下图所示。
本文我们一起学下常用于路径优化的蚁群算法，主要内容如下： 蚁群算法简介 蚁群算法原理 蚁群算法实例 1.蚁群算法简介 如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。...由上述蚂蚁找食物模式演变来的算法，即是蚁群算法。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。...在数字时代背景下，蚁群算法在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注，并提出了一些新的基于蚂蚁算法的路由算法。 ?...2.蚁群算法原理 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。...至此，我们从蚁群算法的简介，原理以及实例方面对蚁群算法进行了详细的阐述，希望对大家有所帮助。 ♥点个赞再走呗♥
蚁群算法的基本原理 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是通过模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。...蚁群算法的重要原则 避障原则，蚂蚁不能穿过障碍物。 播发信息素规则，蚁群在刚离开窝或者事物附近播散的信息素最多。 范围，蚂蚁只能感知到自己周围的环境。
蚁群算法基本思想 蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。...在自然界中，蚁群的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈过程，“蚁群算法”就是模仿生物学蚂蚁群觅食寻找最优路径原理衍生出来的。...蚁群算法数学模型 应该说前面介绍的蚁群算法只是一种算法思想，要是想真正应用该算法，还需要针对一个特定问题， 建立相应的数学模型。...现仍以经典的TSP问题为例，来进一步阐述如何基于蚁群算法来求解实际问题。...蚁群算法流程 用蚁群算法求解TSP问题的算法流程如下图所示，具体每步的含义如下： 步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁初始化群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素、挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等
蚂蚁系统 最早的蚁群算法，其在小规模TSP中性能尚可，再大规模TSP问题中性能下降，容易停滞。...精英蚂蚁系统 对算法每次循环之后给予最优路径额外的信息素。...最大-最小蚂蚁系统 目前解决TSP问题最好的蚁群算法之一，在蚂蚁系统的基础上进行了如下更改： 信息素被限制在[τmin , τmax]。 信息素的初始值被设定为取其上界。
算法背景——蚁群的自组织行为特征 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，有相互的通信和信息传递。...自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。...◆是一种全局搜索算法，能够有效地避免局部最优。 回复数字或算法名称即可查看相关文章： 1. 决策树算法之一C4.5 2. 数据挖掘之Apriori算法 3. 网页排序算法之PageRank 4....分类算法之朴素贝叶斯分类 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化？ 6. 没有公式如何看懂EM算法？ 7. Python实现KNN算法 8. 基础聚类算法：K-means算法 9....集成学习算法----Adaboost 10. 分类回归树算法---CART 11. EAG多目标进化算法 12. 蚁群算法（独辟蹊径的进化算法） 免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。
算法背景——蚁群的自组织行为特征 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，有相互的通信和信息传递。...自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。...（7）达到预定的迭代步数，或出现停滞现象（所有蚂蚁都选择同样的路径，解不再变化），则算法结束，以当前最优解作为问题的最优解。 3. 信息素及转移概率的计算： ? ? ? ? 4. 算法步骤 ?...算法特点： ◆是一种基于多主体的智能算法，不是单个蚂蚁行动，而是多个蚂蚁同时搜索，具有分布式的协同优化机制。 ◆本质上属于随机搜索算法（概率算法），具有概率搜索的特征。...◆是一种全局搜索算法，能够有效地避免局部最优。 免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
粒子群优化(Particle Swarm Optimization)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R. C....其中“群(swarm)”来源于微粒群符合M. M. Millonas在开发应用于人工生命(artificial life)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。...初始化一群微粒（群体规模为m），包括随机的位置和速度； b). 评价每个微粒的适应度； c)....对于社会与认知的系数c2,c1也有人提出：c1先大后小，而c2先小后大的思想，因为在算法运行初期，每个鸟要有大的自己的认知部分而又比较小的社会部分，这个与我们自己一群人找东西的情形比较接近，因为在我们找东西的初期...为将有联系的分量划分在一个群，可将D维向量分配到m个粒子群优化，则前D mod m个粒子群的维数是D/m的向上取整。后m－(Dmod m)个粒子群的维数是D/m的向下取整。
蚁群算法可以用于路径规划，在本例中，地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物，机器人从1x1处走到10x10处，使用蚁群算法找最短路径。...cn,D); % 一直前进，直到到达食物或者陷入死胡同 while point ~= E &&~isempty(nextlist) % 轮盘赌算法取下一点
蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找最优解决方案的机率型技术。...蚁群算法的特点： 1)蚁群算法是一种自组织的算法。...所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多agent系统，它在问题空间的多点同时开始进行独立的解搜索，不仅增加了算法的可靠性，也使得算法具有较强的全局搜索能力。 3)蚁群算法是一种正反馈的算法。...相对于其它算法，蚁群算法对初始路线要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖子初始路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。...其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。
（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算法。...蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并在周围环境发生变化后，自适应地搜索新的最佳路径...（二）蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...（三）蚁群算法实现 优化的 函数为F（x,y）= -(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6) MATLAB clear clc Ant = 300
2.参考微信群红包算法 本质上，这和微信群红包没什么区别，发出一个固定总金额的红包，指定红包数量，那么随机分配红包金额时需要满足哪些规则？...这两个值是算法内设的，不提供给用户指定。另外总金额 sum 和数量 num 是由用户指定的。 为什么微信群红包要搞一个最大上限，因为如果不设置一个最大上限，会出现一种不公平的现象。...实际上微信群红包的算法虽然公平，但是有个缺陷，不过这个微信产品同学可以接受，只是对于用户来说体验并不是那么友好，因为有时发个群红包会出现下面这种最后一个红包金额非常大的情况。...如果你是产品同学，你完全可以搞一个你想要的随机分配算法，比如随机范围严格在 [min, max] 之间，或者像微信群红包那样，每次抢红包时，max 是动态变化的。...3.一个可用的随机算法 此次年会产品同学开始跟我说需要像微信群红包那样的随机分配红包金额，但是仔细研究了微信群红包的算法，才发现产品同学想要的效果和微信群红包并不同，她想要的是红包金额严格随机范围在 [
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。...算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用，通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。
混沌改进蚁群算法：基于混沌理论的改进蚁群算法可以在一定程度上提高收敛速度，尽管其效果可能因具体问题而异。...蚁群优化算法与其他群体智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化）相比有哪些优势和劣势？...蚁群优化算法（ACO）与其他群体智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法）相比，具有以下优势和劣势： 优势： 全局寻优能力强：蚁群算法通过蚂蚁之间的信息传递和合作，能够发现全局最优解，避免落入局部最优解的陷阱...蚁群优化算法被广泛应用于机器人路径规划中，特别是在ROS平台上的多种群自适应蚁群算法，显示出较传统方法更高的效率和性能。 分布式蚁群优化算法的研究也取得了一些突破。...这些新应用展示了蚁群算法在不同领域的广泛适用性和灵活性。 蚁群算法的硬件实现技术也在不断发展，这使得算法可以在实际应用中更加高效和稳定。
Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法——蚁群优化。...这标志着蚁群算法的研究已经得到了国际上的广泛支持。使得这种新兴的智能进化仿生算法展现出了勃勃生机[3]。...以蚁群算法为代表的群体智能已成为当今分布式人工智能研究的一个热点,很多源于蜂群和蚁群模型设计的算法已越来越多地被用于企业的运转模式的研究。...蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，其在数据挖掘中的应用正逐步引起人们的关注。眼下。人工蚁群在知识发现的过程中主要用于发掘聚类模型和分类模型。...（4）蚁群算法的搜索时间较长。怎样将蚁群算法与遗传算法、免疫算法等优化算法相结合。改善和提高算法性能。以适应海量数据库的知识发现。
前几篇解释了一些智能优化算法，今天才想到还有一个重要的给忘了，，言归正传，蚁群算法也是一种生物仿生算法，它是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随机搜索算法。...一般来说每个蚂蚁可以看成是独立的个体，相互交流的纽带是通过释放分泌信息素来实现的，所以这也是该算法模拟的核心地方，根据信息素的浓度进行下一个最优移动方向的选择，从而做到周游所有地点的最短路径，具体过程下面详述...这样其实在一定程度上会导致较长的搜索时间和容易出现停滞的现象，毕竟每次迭代时路径上的信息素增量都是有规律的 迭代终止条件的选择，这里不要误将遍历完所有n个城市为迭代终止而是应该看成下一次迭代的起点，所以蚁群算法的迭代终止条件只是最大循环次数...算法步骤 ?...不是严格意义上的时间，尽管城市i到j之间的距离不一样，依然认为每次经过的时间间隔为1个单位，而路径长短的因素是放在了信息素的产生值上面和增强城市ij切换的期望程度(一般是城市距离的倒数)上面 特点 本质上是并行算法
设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。...以上面两个公式为基础，再来看一个公式： 4、 标准PSO算法流程 4.1、 标准PSO算法的流程 1）初始化一群微粒(群体规模为N)，包括随机位置和速度； 2）评价每个微粒的适应度； 3）对每个微粒...； 5）根据公式(2)、(3)调整微粒速度和位置； 6）未达到结束条件则转第2）步。...迭代终止条件根据具体问题一般选为最大迭代次数Gk或(和)微粒群迄今为止搜索到的最优位置满足预定最小适应阈值。...4.2、 PSO流程图解 4.3、 学习因子c1、c2分析 公式(2)和(3)中pbest和gbest分别表示微粒群的局部和全局最优位置。
下面是解放军信息project大学一个老师编的matlab程序，请尊重原作者劳动，引用时请注明出处。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
