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2025-03-04 14:54本頁面
【正文】 領域的一種主要算法?，F(xiàn)在其應用領域已擴展到多目標優(yōu)化、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚 類、模式識別、電信 QoS管理、生物系 統(tǒng)建模、流程規(guī)劃、信號處理、 機器人控制、決策支持以及 仿真和系 統(tǒng)辯識等方面．雖然研究時間 不 長，但是現(xiàn)在的研究顯示出，蟻群算法在求解復雜優(yōu)化問題（特 別是離散優(yōu)化問題）方面有一定優(yōu)勢。因此由 大量 螞蟻組成的蟻群集體行 為便表現(xiàn)出一種信息正反饋 現(xiàn)象： 某一路徑上走 過的螞蟻越 多， 則后來者選擇該路徑的 概率就越大。 近年來， M. Dorigo等人 進一步將螞蟻算法發(fā)展為一種通 用的 優(yōu)化技 術 —— 蟻群優(yōu)化（ ant colony optimization, ACO）。 假設初始時每條分配路線一只螞蟻，每個時間單位行走一步。 蟻群優(yōu)化算法原蟻群優(yōu)化算法原理理 蟻群算法的原理蟻群算法的原理分析分析 食 物 蟻 巢 經(jīng)過 18個 時間單位時：走 ABD的 螞蟻到達終點后得到食物又返回了起點 A，而走 ACD的 螞蟻剛好走到 D點。 蟻群優(yōu)化算法原蟻群優(yōu)化算法原理理 蟻群算法的原理蟻群算法的原理分析分析 蟻 巢 食 物 尋找食物的過程繼續(xù)進行，則按信息素的指導，蟻群在 ABD路 線上增派一只螞蟻 （共 2只），而 ACD路 線上仍然為一只螞蟻。 若按以上 規(guī)則繼續(xù)，蟻群在 ABD路 線上再增派一只螞蟻（共 3只），而 ACD路 線 上仍然 為一只螞蟻。 則按信息素的指導，最后的極限是所有的螞蟻只選擇 ABD路 線。 人工 蟻群中把具有簡單功能的工作單元看作螞蟻。較 短路徑的信息素 濃度高，所以能夠最終被所有螞蟻選 擇，也就是最終的優(yōu)化結果。同時，人工蟻群再選擇下一條路徑 的 時候是按一定算法規(guī)律有意識地尋找最短路徑，而不 是盲目的。 基本 蟻群優(yōu)化算法基本 蟻群優(yōu)化算法 螞蟻系統(tǒng)的模型與螞蟻系統(tǒng)的模型與實現(xiàn)實現(xiàn) 解決 TSP問題 在算法的初始 時刻，將 m只 螞蟻隨機放到 n座城市 。 設各路徑上的信息素 τ ij(0)=C（ C為一較小的常數(shù)） 。 b a t )] ( [ )] ( [ h t ij α 、 β 分 別表示信息素和啟發(fā) 式因子的相 對重要程度 i J j 206。168。206。 i ) J s ( k 170。) ( , 0 169。 ij k 在本次周游中 經(jīng)過邊 若 螞蟻 , m 229。 168。 169。 基本 蟻群優(yōu)化算法基本 蟻群優(yōu)化算法 螞蟻系統(tǒng)的模型與螞蟻系統(tǒng)的模型與實現(xiàn)實現(xiàn) 算法流程 基本 蟻群優(yōu)化算法基本 蟻群優(yōu)化算法 螞蟻系統(tǒng)的模型與螞蟻系統(tǒng)的模型與實現(xiàn)實現(xiàn) 初始參數(shù) 城市數(shù) 30。 β =5。 最大迭代代數(shù) 200。 167。) ( , 170。206。 is 170。 i J j 207。 k { } d tabu n i J / 1 , 2 ,1) ( = = h L ij k D + = + t r t t n t ) ( ) 1() ( ij Q 167。= 170。 k ij =k ij , D = D t L k 170。 否則 ,0 k 1 基本 蟻群優(yōu)化算法基本 蟻群優(yōu)化算法 螞蟻系統(tǒng)的模型與螞蟻系統(tǒng)的模型與實現(xiàn)實現(xiàn) 蟻群的規(guī)模和停止規(guī)則 蟻群規(guī)模 對于 TSP來說，一般情況下蟻群中螞蟻的
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