scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战

蚁群算法原理及应用.pdf

使用广泛，结合案例的讲解，还是很适合初学者的，蚁群算法算是进化算法中优秀的几种算法，鲁棒性很强，适合的应用场景也很多

蚁群算法原理及其应用(完整版.高清版)

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以前有人上传过这本书，但是中间有缺页。 我上传的电子书是完整版。 由于文件太大超过上传限制，分两个包上传。

蚁群算法原理及其应用+2005[1].pdf，462页+完整版+目录

蚁群算法原理及其应用+2005[1].pdf，462页+完整版+目录。看一下书上或者别的论文,先把算法和原理搞清楚,程序就比较易懂了。

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蚁群算法原理及其应用，只是深入讲解蚁群算法！感谢作者.

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蚁群算法的研究及其应用硕士论文.nh

蚁群算法的研究及其应用硕士论文,全面介绍蚁群算法的各个方面以及应用

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蚁群算法原理及其应用

智能优化算法的蚁群算法详细资料，蚁群算法原理及其应用+2005.pdf，462页+完整版%2B目录

蚁群算法原理简述.pdf

蚁群算法是一种基于种群的启发式仿生进化系统，,该算法采用了分布式正反馈并行计算机制，易于与其他方法结合，而 且具有较强的鲁棒性。

蚁群算法用法实例

可以运行的一种蚁群算法代码，下载既用，方便学习。可以用此算法做一些优化；

蚁群算法在实际生活中的应用

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蚁群算法讲解

蚁群算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。 • 蚂蚁寻找食物源时，在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。 • 通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素浓度，这样，会形成一个正反馈。最终，蚂蚁能够找到一条从巢穴到食物源的最佳路径，即距离最短。

蚁群算法详细讲解

是关于蚁群算法的一个详细讲解PPT, 20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。

蚁群算法原理及其应用 2005.pdf 不要再下这个，完整+目录版已上传！

不要再下这个，完整+目录版我已上传！ 蚁群算法原理及其应用 2005.pdf。462页！当然相当透彻并且有应用。对不起各位，今天（20081107）发现有读不出的页，不过影响不大。那位能补全传上来？这本书不错

人工智能-第七章蚁群算法及其应用.ppt

1、蚁群算法的背景 2、蚁群算法的提出 3、蚁群算法的特征 4、蚁群算法的基本思想 5、蚁群算法的数学模型 6、应用举例

蚁群算法及其应用研究 杨剑峰

习录 目录 中文摘要 英文摘要 论绪 引言 蚁群算法的原理分析及算法描述,, 蚂蚁的信息系统,, 蚁群社会的遗传和进化,, ...基本蚁群算法及其改进算法,, 引言,, 蚂蚁系统的模型描述,, 蚂蚁系统模型的实现,,

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究.pdf

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蚁群算法

此类算法适合蚁群算法，希望对大家有所帮助。如有改进请指教

蚁群算法步骤

详细内容介绍蚁群步骤，还配以图解，程序需要单独上传

蚁群算法matlab代码

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，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值

蚁群算法蚁群算法及其应用研究

提出了求解函数优化问题的GAAA算法。该算法是基于遗传算法和蚂蚁算 法的混合算法。其基本思路是算法前过程采用遗传算法，充分利用遗传算法的快 速性、随机性、全局收敛性，其结果是产生有关问题的初始信息素分布。算法后 过程采用蚂蚁算法，在有一定初始信息素分布的情况下，充分利用蚂蚁算法的并 行性、正反馈机制以及求解效率高等特性，提高求解效率。实验结果表明，该算 法是一种时间效率和求解效率都比较好的求解函数优化问题的有效算法。

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蚁群算法的改进及其应用.pdf

针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 　蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用...

《蚁群算法原理及其应用》

蚁群算法原理及其应用,段海滨经典著作。 学习蚁群算法不可多得的好书。

蚁群算法及其应用研究进展.pptx

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蚁群算法及其应用 pdf

蚁群算法是一种智能控制算法，本书内容包括：蚂蚁的群体行为及信息系统，人工蚁群算法原理，蚁群算法的原型及理论算法，蚁群算法与遗传算法，免疫算法的对比及它们相互融合。