蟻群算法(ant colony optimization, ACO),又稱螞蟻算法,是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。

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蟻群算法的基本原理 蟻群算法,又稱螞蟻算法,是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。
蟻群算法(ant colony optimization, ACO),又稱螞蟻算法,是一種對自然界螞蟻的尋徑方式進(jìn)行模擬而得到的一種仿生算法,是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。
其中模擬螞蟻群體覓食的蟻群算法成為一種主要的群智能算法。算法原理:在自然界中,對于覓食的螞蟻群體,其可以在任何和沒有提示的情況下找到食物和巢穴之間的最短路徑。并且能夠根據(jù)和環(huán)境的變遷,自適應(yīng)地找到新的最優(yōu)路徑。
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范圍:螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界,螞蟻有一個參數(shù)為速度半徑(一般是3),那么它能觀察到的范圍就是33個方格世界,并且能移動的距離也在這個范圍之內(nèi)。
蟻群算法是一種基于模擬螞蟻在尋找食物過程中的行為模式來求解優(yōu)化問題的算法。
但是對于這個問題蟻群算法有一個比較大的缺點,就是收斂很慢,不過對于數(shù)量小的路徑,效果還是很好的。
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