蟻群算法（ACA)及其Matlab實現
1基本原理： 本質上也是一種概率算法，通過大概率收斂到最佳值，和其他的智能算法很相似。蟻群分泌的信息素存在正反饋，使得較佳的解 具有大概率被選到，當全局都選用較佳的解，變可以得到整體的最優解。 2幾個關鍵點： 1） 概率選擇： 受信息素濃度和啟發函數影響，啟發函數為距離 ...
原文：蟻群算法matlab實現
大家好，我是小鴨醬，博客地址為： http: www.cnblogs.com xiaoyajiang 以下用matlab實現蟻群算法： 螞蟻算法test 用產生的一個圓上的十個點來檢驗螞蟻算法 clc clear 參數 alpha 信息素指數 beta 啟發指數 rho . 揮發系數 n 城市個數 k 迭代次數 m n 螞蟻只數，這里取比城市數目少一的螞蟻只數 Q bestr inf 產生一個圓 ...
2016-10-11 18:45 2 3169 推薦指數：
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function [Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%=================== ...
蟻群算法(1) - Python實現
抽象來源：模仿自然界中螞蟻的覓食行為。 核心思想：蟻群覓食過程中，每只螞蟻在所走過的路徑上均會釋放出一種信息素，該信息素隨時間的推移逐漸揮發。因此，每條路徑上的信息素同時存在正負反饋兩種機制。正反饋：螞蟻每次經過該路徑均會釋放信息素使得該路徑上的信息素濃度增加；負反饋：每條路徑上的信息素 ...
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