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算法

算法背景及原理 算法是一种智能优化算法,在TSP商旅问题上得到广泛使用。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 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算法分为以下三种模型,分别是周模型、量模型以及密模型,具体大家可根据需要进行学习。...(4)判断是否达到终止条件 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。

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算法详解

本文我们一起学下常用于路径优化的算法,主要内容如下: 算法简介 算法原理 算法实例 1.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,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.算法原理 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,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,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,我们从算法的简介,原理以及实例方面对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♥

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经典优化算法 | 算法解析

算法基本思想 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,的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈过程,“算法”就是模仿生物学蚂蚁觅食寻找最优路径原理衍生出来的。...算法数学模型 应该说前面介绍的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算法来求解实际问题。...算法流程 用算法求解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,包括初始化规模、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

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算法(ACO)MATLAB实现

(一)算法的由来 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算法。...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)算法能做什么 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,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)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

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算法(独辟蹊径的进化算法

算法背景——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——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. 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。

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算法和简要matlab来源

Colorni 通过模拟觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法——优化。...以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。...人们发如今某些方面採用模型进行聚类更加接近实际的聚类问题。 将算法用于聚类分析,灵感源于蚂蚁堆积他们的尸体和分类他们的幼体。...将算法运用于数据发掘还存在一些问题,须要进一步研究: (1)怎样将现实的挖掘任务转换成求解的问题空间,并用适当的方式表达。...(4)算法的搜索时间较长。怎样将算法与遗传算法、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。

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一文详述算法

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,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,所以算法的迭代终止条件只是最大循环次数...算法步骤 ?...,每个蚂蚁搜索过程中彼此独立,仅通过信息素通信,使得算法可靠性和全局搜索能力增强 自适应性,没有外界条件的预先设定和干扰,而是使得系统从无序到有序的变化过程 较强鲁棒性,求解对初始路线的要求不高,搜索过程不需要人工调整

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算法(独辟蹊径的进化算法

算法背景——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——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!

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算法(ACO)最短路径规划(MATLAB)

算法最早是由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算法...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,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。...具体概述及通用MATLAB代码请见: https://www.omegaxyz.com/2018/01/26/aco/ ‎ 下面是算法机器人最短路径规划问题的MATLAB代码 (1代表障碍物) MATLAB

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基于算法的机械臂打孔路径规划

其中常用的算法有遗传算法、模拟退火算法算法等。   由文献可以得到,算法适用于缓慢地精确的求解场合;模拟退火算法适用于快速较精确地求解;遗传算法适用于快速地求解,但是准确度不高。...所以,本文在保证精确度的要求下,以算法为基础,探讨打孔路径规划的问题。   ...基本算法在处理该类问题时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,下一步可以对信息素和信息素挥发系数进行了改进,采用一种动态自适应调整信息素和挥发因子的算法,以求在路径规划方面获得更好的效果。...在“改进的智能算法在TSP问题中的应用”文献中,动态自适应调整信息素和挥发因子的策略可以描述为:传统算法中,往往会出现信息素分布过度集中在某一条路径,使得大多数蚂蚁仅通过此一条路径,导致早熟的现象...本文采用自适应的信息素调节机制,使得信息素分布相对均匀,从而使算法跳离局部最优解。

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