蟻群算法及其應(yīng)用講座(存儲版)
【正文】 , 80 , 12 )(9, 3, 40, 7)(12,2,120,4)( 9, 0, 80, 2)( 7 , 2 , 90 , 6 )(10,2,75,8)(3,0,80,3)( 3 , 1 , 90 , 3 )( 1 , 1 , 10 5, 4 )( 1 , 1 , 10 6, 11 )( 3 , 1 , 10 6, 2 )( 5 , 1 , 10 4, 1 )( 2 , 0 , 10 7, 9 )( 7 , 31 , 10 3, 3 )( 2 , 0 , 10 6, 7 )( 11 , 1 , 10 4, 5 )( 6, 1, 30, 8)( 9 , 1 , 120 , 1 )(6, 0, 70, 4)1236475( a )( b ) ( c )123647136471364733 隨機(jī)圖實驗 邊的概率： β β β 34 That’s all . Thanks! Thanks 。 3）其它優(yōu)化算法 18 改進(jìn)一：局部優(yōu)化（算子 1 ） 19 ? 對 Kroa100，算子 1優(yōu)化前后的路徑如圖所示。 將 j置入禁忌表 ,螞蟻轉(zhuǎn)移到 j。 11 TSP問題的數(shù)學(xué)描述 TSP問題表示為一個 N個城市的有向圖 G=（ N， A），其中 城市之間距離 目標(biāo)函數(shù)為 其中， ，為城市 1,2， …n 的 一個排列， 。 （ 2）人工蟻群選擇路徑時不是盲目的。1 蟻群算法及其應(yīng)用 2 啟發(fā)式算法 _分類 現(xiàn)代優(yōu)化算法： 80年代初興起
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