蚁群算法（ACO）解决TSP问题
一、蚁群算法 1.基本原理 蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于种群寻优的启发式搜索算法，有意大利学者M.Dorigo等人于1991年首先提出。该算法受到自然界真实蚁群集体在觅食过程中行为的启发，利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间 ...
原文：ACO 蚁群算法（算法流程，TSP例子解析）
算法计算机超级计算高性能科学探索 .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。 信息正反馈 蚂蚁在寻找食物时，在其经过的路径上释放信 ...
2019-07-05 20:21 0 8086 推荐指数：
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