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蚁群算法

遗传算法有比较强的全局搜索能力,特别是当交叉概率比较大时,能产生大量的新个体,提高了全局搜索范围,遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题。 蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大。 两者都是随...

神经网络并行性和自适应性很强,应用领域很广,在任何非线性问题中都可以应用,如控制、信息、预测等各领域都能应用。 蚁群算法最开始应用于TSP问题,获得了成功,后来又广泛应用于各类组合优化问题。但是该算法理论基础较薄弱,算法收敛性都没...

因为不同路径的信息素和启发信息不同,所以向每条路径转移的概率也不同; 具体实现可以运用轮盘赌选择,转移概率越大的路径就会有更多的蚂蚁选择.。 Prime 算法和 Kruskal 算法都是用来求加权连通简单图中权和最小的支撑树(即最小树)的,Prime...

蚁群算法 (ant colony optimization, ACO,Ant colony optimization algorithms ) 将最优解比喻成食物,而把搜索过程比拟成蚁群在空间中寻找食物的过程,对解空间结构的认知通过“信息素”的“浓度”来表达,较好的解(路径、节点)会吸引更多的搜索...

蚁群算法的应用非常广泛,包括:数据挖掘,模糊建模,群体智能,聚类分析,网络路由优化,物流配送车辆调度及无线传感器网络。其中的应用都有很多成功的实例。

都属于智能优化算法 但是蚁群算法具有一定的记忆性,遗传算法没有 蚁群算法有几种原则,比如觅食原则,避障原则等,遗传算法没有 蚁群算法属于群智能优化算法,具有并行性,每个粒子都可以主动寻优,遗传算法不行 蚁群算法基于信息素在环境中的...

启发蚂蚁选择节点的。 在蚁群优化算法中,启发信息是个关键因素。

蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为. 蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明...

蚁群算法 属于随机优化算法的一种,随机优化算法,由于开始和过程都是随机的数值,所以每次产生的结果都不一样。但大致收敛方向是一致的。

蚁群算法及其应用可供人工智能、计算机科学、信息科学、控制工程、管理工程、交通工程、网络工程、智能优化算法及智能自动化等领域的广大师生和科技人员学习及参考。

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