抽象来源核心思想迭代公式 抽象来源 模仿自然界中蚂蚁的觅食行为。 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，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...beta=5, rho=0.1, Q=1): self.ants_num = ant_num # 蚂蚁个数 self.maxIter = maxIter # 蚁群最大迭代次数...= np.zeros(self.maxIter) # 记录每次迭代后整个蚁群的“历史”最短路径长度 ######################
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。...，如蚂蚁数量m、信息素因子 、启发函数因子 、信息素挥发因子 、信息素常数Q、最大迭代次数t等 。...最大迭代次数t如果设置过大会导致算法运行时间过长；设置过小会导致可选路径较少，使种群陷入局部最优。最大迭代次数一般取值[100,500]，建议取值为200。...（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。
这里使用蚁群算法求函数的最大值，函数是： f = -(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.6); 步骤如下： 初始化参数。...初始化蚁群，第一代蚁群随机分布在可行域中。 初始化信息素，第一代信息素采用第一代蚁群的函数值表示，函数值越大，信息素越多。 状态转移，计算状态转移概率，根据状态转移概率进行局部搜索或全局搜索。...选择，根据目标函数值在原始蚁群和状态转移之后的蚁群之间进行选择。 更新信息素，tau = (1 – Rou) .* tau + calObjFun(ants)。...对选择后的蚁群重复进行状态转移、约束边界和更新信息素3步，直至结束。...，红色为最后一代蚁群： ?
functionsants = edgeselection(ants, tau, P0, lamda, xl, xu, yl, yu) % 状态转移 + 约束边界 % ants input 蚁群...% xu input x最大值 % yl input y最小值 % yu input y最大值 % sants...： functionants = initant(num, xl, xu, yl, yu) % 初始化蚁群 % num input 蚂蚁数量 % xl input x最小...% xu input x最大 % yl input y最小 % yu input y最大 % ants output 蚁群 ants= rand...% xu input x最大值 % yl input y最小值 % yu input y最大值 % step input 采样距离 [x,y
% plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始...(找最小值,绿色):\n'); T = 1; trap = 0; tau_best = zeros(1,times); p = zeros(1,ant); while T < times...tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; if T >= times fprintf('蚁群搜索到的最小值点...ant_x(bestindex), ant_y(bestindex), f(ant_x(bestindex),ant_y(bestindex))); fprintf('搜索次数:%d\n...acc_tmp <= acc fprintf('精确极值坐标为:(%.5f,%.5f,%.5f)\n',ans_tmp(1),ans_tmp(2),f_tmp); fprintf('迭代次数
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。...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。...算法特点 与其他优化算法相比，蚁群算法具有以下几个特点： 采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优解。...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♥
plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始...(找最大值):\n'); T = 1; tau_best = zeros(1,times); p = zeros(1,ant); while T < times lamda = 1/T;...i = 1:ant tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; end hold off; fprintf('蚁群搜索到的最大值点...ant_x(bestindex), ant_y(bestindex), f(ant_x(bestindex),ant_y(bestindex))); fprintf('搜索次数:%d\n',T)
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。
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。
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。...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。...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...步骤3：计算各个蚂蚁经过的路径长度 L_{k} ，记录当前迭代次数中的最优解，同时对各个城市连接路径上的信息素浓度进行更新。 步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，则返回步骤2，否则终止程序。...beta=5, rho=0.1, Q=1): self.ants_num = ant_num # 蚂蚁个数 self.maxIter = maxIter # 蚁群最大迭代次数
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。...对每次迭代中的每只蚂蚁，进行如下3步，直至到达终点或者陷入死胡同： 创建一个禁忌矩阵，禁忌矩阵中已经访问过的点为0，其余点与启发式因子矩阵中相应点的值相同。...每次迭代后，更新信息素，只对最优路径中的点进行增加信息素操作。 迭代，直至结束。 结果如下，其中黄色块为障碍物，红色线为路线： ?....* ones(rn, cn); % 初始化信息素 MaxGen = 100; % 迭代次数 N = 50;...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。...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。...2、 调度参数学习，比如调优系统资源对任务的分配，系统最大并发数学习。 3、 子系统任务自动分配，等等。 对于智能调度这个课题，大家还想到什么算法比较契合吗？
（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
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 ?...第一代蚂蚁全部累死，重新随机生成第二代蚂蚁进行迭代。 第二次迭代第一只蚂蚁： ? 第二次迭代第二只蚂蚁： ? 第二次迭代第三只蚂蚁： ? 第二次迭代第四只蚂蚁： ? 第二次迭代第五只蚂蚁： ?...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。
, 计算复杂性为o (Nc*n2*m) , 当中Nc 是迭代次数, m 是蚂蚁数目, n 是目的节点数目L 蚁群发现最短路径的原理和机制[1] 以下用图 1解释蚁群发现最短路径的原理和机制。...2．1蚁群算法在数据挖掘中的应用 聚类是将一组对象分成若干个群体，每一个群体构成一个簇，使得簇内的对象尽可能具有最大的相似性。不同簇之间的对象尽可能有最大的相异性。...NC_max,1); %各代最佳路线的长度 L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路线的平均长度 while NC<=NC_max %停止条件之中的一个：达到最大迭代次数...更新后的信息素 %%第六步：禁忌表清零 Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次数 end %%第七步：输出结果 Pos=find(L_best==min(L_best...)); %找到最佳路径（非0为真） Shortest_Route=R_best(Pos(1),:) %最大迭代次数后最佳路径 Shortest_Length=L_best(Pos(1)) %最大迭代次数后最短距离
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。...城市i到城市j的信息素为 其中，令 此时 为一次完整迭代时(一次迭代时间为城市数量n，即需要遍历完所有的城市后才计算信息素更新)在边ij所产生的信息素，这里就又涉及到一个问题，每只蚂蚁在城市i到j...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 ?...1、初始化参数，时间t=0，循环次数Nc = 0，设置最大循环次数G(一般100~500)，m个蚂蚁置于n个城市，令每条边ij的初始化信息素量为 初始时刻的信息素...清空每只蚂蚁的禁忌表，更新迭代，直到当且迭代次数Nc大于最大循环次数G 此时最短的路线长度一定是信息素最浓的周游遍历长度 ?
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 ?...至此，我们已经发现在第二次迭代的时候，五只蚂蚁走的是同一条路，所以算法收敛结束。 最优路径A->E->D->C->B->A, 最有路径的距离为9. 6....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。
ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%————————————————————————- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标，n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数...*ones(NC_max,1); %各代最佳路线的长度 L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路线的平均长度 while NC<=NC_max %停止条件之中的一个：达到最大迭代次数，停止...*Tau+Delta_Tau; %考虑信息素挥发，更新后的信息素 %%第六步：禁忌表清零 Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次数 end %%第七步：输出结果 Pos=find(L_best...==min(L_best)); %找到最佳路径（非0为真） Shortest_Route=R_best(Pos(1),:) %最大迭代次数后最佳路径 Shortest_Length=L_best(Pos...(1)) %最大迭代次数后最短距离 subplot(1,2,1) %绘制第一个子图形 DrawRoute(C,Shortest_Route) %画路线图的子函数 subplot(1,2,2) %绘制第二个子图形
算法步骤 初始化参数：包括定义问题空间、初始化信息素浓度、设置迭代次数等。 创建蚂蚁群体：生成一定数量的虚拟蚂蚁，每只蚂蚁代表一个潜在的解决方案。...重复迭代：重复上述步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或解的质量不再显著改善）。...此外，蚁群算法还被成功应用于求解最大团和最大割两个经典的NP-完全组合优化问题。...此外，基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法可以通过降低重复计算资源的比例来提高计算资源的利用率，从而提升较少迭代次数时的收敛速度。...易于与其他问题结合：蚁群算法可以与其他领域的问题结合，例如在神经网络训练过程中优化连接权值，提高泛化能力。 劣势： 收敛速度较慢：蚁群算法的收敛速度相对较慢，这是其最大的缺点之一。
使用蚁群算法解决旅行商问题步骤如下： 初始化参数。 将蚂蚁随机的放在城市上。 蚂蚁各自按概率选择下一座城市。 蚂蚁完成各自的周游。 更新信息素，进行下一次迭代。...在更新信息素的过程中，只有最优路线上的信息素会进行增加操作，且不能超过信息素最大值。 结果如下： ? ?
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