蟻群算法研究報(bào)告-全文預(yù)覽
【正文】 速度。而蟻周模型是在所有螞蟻都構(gòu)建了一條合法路徑之后才對各邊進(jìn)行信息素更新的 ,并且三者在螞蟻釋放信息素的量上面也不同。2）通過引入信息素?fù)]發(fā)機(jī)制（Evaporation）實(shí)現(xiàn)負(fù)反饋，以避免正反饋出現(xiàn)早熟現(xiàn)象(Stagnation)。通過相關(guān)領(lǐng)域研究者的關(guān)注和努力，蟻群算法在最初模式的基礎(chǔ)上得到了許多改進(jìn)和擴(kuò)展，并在大量領(lǐng)域獲得了應(yīng)用，比如機(jī)器人系統(tǒng)、圖像處理、制造系統(tǒng)、車輛路徑系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域及電力系統(tǒng)等。蟻群算法在解決組合優(yōu)化類問題求解方面表現(xiàn)出了突出的適用特征。 由前面的論述可知，蟻群算法是一種啟發(fā)式算法，它來源于對螞蟻群體搜索行為的研究。人工螞蟻在任務(wù)中越來越趨向于一種接近最優(yōu)的結(jié)果，整體來看就是一種從無序到有序的自組織過程，這種自組織性增加了算法的魯棒性。這個(gè)構(gòu)造的啟發(fā)信息有利于下一步的搜索。人工螞蟻的通訊方式、相互協(xié)作機(jī)制與現(xiàn)實(shí)螞蟻一樣，但是如果完全依照現(xiàn)實(shí)螞蟻行為機(jī)制來設(shè)計(jì)蟻群算法，實(shí)驗(yàn)表明算法需要很多的時(shí)間才會(huì)收斂，而且可能會(huì)收斂于一些局部優(yōu)解。信息素是螞蟻之間交流的工具之一。在圖1（a）中，有一群螞蟻，假如A是蟻巢，E是食物源（反之亦然）。蟻群算法是一種仿生學(xué)算法，是由自然界中螞蟻覓食的行為而啟發(fā)的。其中，尋優(yōu)的快速性是通過正反饋式的信息傳遞和積累來保證的。蟻群算法研究報(bào)告 題 目 信息工程學(xué)院 專 業(yè) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)姓 名 程亮學(xué) 號(hào) 201115068 指導(dǎo)教師 譚同德 201464 目 錄第一章 蟻群算法概述 2 2 2 3 人工蟻群的特點(diǎn) 3 蟻群的特點(diǎn) 3 4 4第二章 蟻群算法解決TSP問題 5 TSP問題描述 5 基于 TSP 問題的蟻群算法模型 5 6 6 7參考文獻(xiàn) 9 第一章 蟻群算法概述蟻群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一種群智能算法，它是由一群無智能或有輕微智能的個(gè)體（Agent）通過相互協(xié)作而表現(xiàn)出智能行為，從而為求解復(fù)雜問題提供了一個(gè)新的可能性。蟻群算法之所以能引起相關(guān)領(lǐng)域研究者的注意，是因?yàn)檫@種求解模式能將問題求解的快速性、全局優(yōu)化特征以及有限時(shí)間內(nèi)答案的合理性結(jié)合起來。研究蟻群算法的改進(jìn)方法以及其發(fā)展和應(yīng)用的趨勢，為蟻群算法在更多領(lǐng)域有更多的應(yīng)用價(jià)值來說是十分必要的。但是當(dāng)有螞蟻?zhàn)哌^時(shí)，它將會(huì)在它行進(jìn)的路上釋放出信息素，并且這種信息素會(huì)議一定的速率散發(fā)掉。 人工蟻群的特點(diǎn). 蟻群算法中所使用的螞蟻是現(xiàn)實(shí)螞蟻行為特征的一種抽象，稱為人工螞蟻。(2)人工螞蟻不僅僅依據(jù)信息素來確定要走的路徑，還引入了與問題相關(guān)的啟發(fā)信息，比如相鄰邊的長度。
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