【正文】 h] =... ? ACATSP(C, NC_max, m, Alpha, Beta, Rho,Q) %%===================================================================== ? % ? % Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem ? %% ? % 主要符號(hào)說(shuō)明： ? % C n個(gè)城市的坐標(biāo)， n 2的矩陣 ? % NC_max 最大迭代次數(shù) ? % m 螞蟻個(gè)數(shù) ? % Alpha 表征信息素重要程度的參數(shù) ? % Beta 表征啟發(fā)式因子重要程度的參數(shù) ? % Rho 信息素蒸發(fā)系數(shù) ? % Q 信息素增加強(qiáng)度系數(shù) ? % R_best 各代最佳路線 ? % L_best 各代最佳路線的長(zhǎng)度 ? %%================================================= ? % 第一步：參數(shù)初始化： ? n = size(C, 1)。 % 已訪問的城市 ? J = zeros(1, (nj+1))。 ? end ? L_best(NC) = min(L)。 ? hold on。 ? Step4 求決策函數(shù) *? *j?**1( , )lj i i i jib y y K x x???? ?**1( ) s g n ( ( , ) )li i iif x y K x x b?????? 概括地說(shuō) , 支持向量機(jī)就是首先通過內(nèi)積函數(shù)定義的非線性變換將輸入空間變換到一個(gè)高維空間 , 在這個(gè)空間中 (廣義 )最優(yōu)分類面 .最后根據(jù) f(x)的符號(hào)來(lái)確定輸入樣本的歸屬。 ? subplot(1, 2, 1)。 ? end ? ? % 記錄本次迭代最佳路線 ? L = zeros(m, 1)。停止條件之一：達(dá)到最大迭代次數(shù) ? % 將 m只螞蟻放到 n個(gè)城市上 ? Randpos = []。由于生物的基因?qū)W說(shuō)，可以認(rèn)為實(shí)際上是其基因的適應(yīng)性表現(xiàn)，即螞蟻是對(duì)環(huán)境反應(yīng)的表現(xiàn)型主體。 ? plot(v, f, 39。ANN模型具有下面三個(gè)要素： ◆ 具有一組突觸連接，用表示神經(jīng)元與的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，或稱為權(quán)值，但 ANN的權(quán)值可取正與負(fù)值。 一、進(jìn)化計(jì)算方法（遺傳算法） ? 兩種力量導(dǎo)致了生物進(jìn)化的產(chǎn)生，構(gòu)成進(jìn)化的基本要素：變異與選擇。 ? 根據(jù)現(xiàn)代生物進(jìn)化理論，所有的生物體的特征及其變化都受到基因的控制，并將自己的基因拷貝給子女，這就是遺傳密碼。 ◆ 具有反映生物神經(jīng)元時(shí)空整合功能的輸入信號(hào)累加器。blue39。 ◆ 在個(gè)體水平上每只螞蟻僅根據(jù)環(huán)境作獨(dú)立選擇，而在群體水平上單只螞蟻的行為是隨機(jī)的，但是螞蟻可通過關(guān)聯(lián)性，自組織地形成高度有序的群體行為。 ? for i = 1: ( ceil(m/n) ) ? Randpos = [Randpos, randperm(n)]。 ? for i = 1: m ? R = Tabu(i, :)。 ? DrawRoute(C, Shortest_Route)。 。 ? plot(L_bes