蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上。 人工蚁群与真实蚁群对比: 蚁群算法基本流程: 蚁群算法中主要参数的…
分类:蚁群算法
【算法】蚁群系统中的细节辨析
1. 参数B很敏感,从1-500不等,需要简单调参 B的取值:1、500、250、二分法。 2. 参数zeta的设置 在TSP问题中(最小化):zeta_(r, s)=1/d_(r,s) 在0-1KP问题中(最大化):z…
粒子群算法详解
一.产生背景 ❃粒子群算法(particleswarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行…
智能优化算法概述
受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法,主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制  …
免疫算法
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法,是一种确定性和随机性选择相结合并具有”勘探”与”开采”能力的启发式随…
蚁群算法
蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上。 之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型. 蚁群算法的基本思…
禁忌搜索算法(Tabu Search)
一、局部领域搜索 又称爬山启发式算法,从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(即山峰最高点);反之就用最高的邻居节点替换…
装箱(背包)问题(Packing Problem)
装箱问题也叫背包问题,简单来说,就是把小货物往大箱子里装,要如何才能装得多。个人常见的经历就是“装冰箱”,很有趣的现象就是常常感觉冰箱再也装不下了,但是经过一翻折腾之后又神奇的装下了。 从企业运作角度来看就是尽量让每个容…
蚁群算法基本理解
1.什么是蚁群算法: 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算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源…
讲解最到位的粒子群算法,附matlab代码求解函数最优值
从鸟群觅食行为到粒子群算法 粒子群算法的核心 例 : 求解函数最小值 粒子群算法的驱动因素 从鸟群觅食行为到粒子群算法 鸟群寻找食物的过程中,鸟与鸟之间存在着信息的交换,每只鸟搜索目前离食物最近的鸟的周围区域是找到食物的…
MATLAB之最优路径的查找
求解最优路径问…
车辆路径问题之jsprit(一):认识jsprit
jsprit是一个Java开发的,解决旅行商问题(Traveling Salesman Problems TSP)和车辆路径问题(Vehicle Routing Problems VRP)的工具包. 它具有轻量级、好的扩…