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，每条路径上的信息素同时存在正负反馈两种机制。正反馈：蚂蚁每次经过该路径均会释放信息素使得该路径上的信息素浓度增加；负反馈：每条路径上的信息素 ...

大家好，我是小鸭酱，博客地址为： http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下用matlab实现蚁群算法： %蚂蚁算法test %用产生的一个圆上的十个点来检验蚂蚁算法 clc clear ...

基本原理 蚂蚁觅食，通常是一种群体行为，当然一只小蚂蚁也是可以找到食物的， 辛苦点、慢点而已； 蚁群觅食，每只蚂蚁在经过的路上会留下一种化学物质，称为 信息素，信息素 会随着时间 逐渐 挥发，也就是说找到食物越慢，这条路上的信息素 残留 越少； 其他蚂蚁可以 感受到 信息素的存在，并且能测量 ...

1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解 具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点： 1） 概率选择： 受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离 ...

蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良 ...

一、蚁群算法简介 　　蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。 之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型. 二、蚁群算法原理 1、蚂蚁在路径 ...

1. 蚁群算法简介 蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。蚁群算法最早是由意大利学者Colorni A., Dorigo ...

。 蚁群算法的基本原理 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口，就随机挑 ...