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TSP-ASrank(基于排序(或列)的蚂蚁系统)_基于排序的蚁群算法_蚁群信息素_蚁群系统_蚁群排序_改进蚁群算法_
TSP-ASrank(基于排序(或列)的蚂蚁系统)_基于排序的蚁群算法_蚁群信息素_蚁群系统_蚁群排序_改进蚁群算法_
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蚁群系统
改进蚁群算法
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对于蚁群算法做出的改进,按信息素大小进行排序
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TSP-ASrank(基于排序(或列)的蚂蚁系统).zip
(7个子文件)
TSP-ASrank
A-New-Rank-Based-Version-of-the-Ant-System.pdf
1.41MB
DrawRoute.m
265B
dsxy2figxy.m
960B
ASrank.m
6KB
ASR.xps
5KB
DrawPath.m
614B
Asrank.docx
510KB
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刘丽星
2023-03-23
资源很实用,对我启发很大,有很好的参考价值,内容详细。
蚁群算法.zip_tsp_基本蚁群算法_蚁群算法_蚁群算法 tsp_蚁群系统tsp
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5星 · 资源好评率100%
本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长,易陷入局部最优解等突出缺点,使得求解效果不是很好。针对这些缺陷,提出了改进的蚁群算法(最大-最小蚂蚁系统)求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。
TSP-EAS(精华蚂蚁系统)_精华蚂蚁系统_
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对于每次迭代搜索到最短城市的那条路线额外增加新的信息素
蚁群算法的TSP优化.zip_oldery4u_tsp_蚁群 信息素_蚁群算法_蚁群算法TSP
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基于基础蚁群算法的TSP寻优,包括信息素更新方法,禁忌表使用更新
论文研究-基于排序优化选择的蚁群算法研究 .pdf
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基于排序优化选择的蚁群算法研究,张心蕾,庄卫华,蚁群算法(ACA)是一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法。标准蚁群算法搜索时间长、易陷于局部最优解是其最为突出的
排序蚁群算法( C++代码)
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城市坐标数据直接写在代码里面,使用的是eil51.tsp中的数据
一种基于排序蚁群算法的无线Mesh多径路由协议.pdf
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无线 Mesh 网络因其较好的鲁棒性、可覆盖区域广、低成本、接入便利等优点,在临时布 置通信网络逐渐得到了重用,在无线通信技术中扮演着越来越重要的角色。针对无线 Mesh 网络的 特点,提出一种基于改进蚁群算法的多径路由协议——Fortified Ant 协议
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基于蚁群优化算法的TSP商旅优化问题,输出动态路线规划过程和收敛过程。对比了传统蚁群,精英蚂蚁系统,基于排序的蚂蚁系统三种蚁群算法。
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在信息素更新上面对于蚁群算法所做出的改进,
5ACO_matlab_ACO_tsp_蚁群信息素_蚁群算法_
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利用人工蚁群算法解决多城市间的TSP问题,信息素的更新等。
Matlab蚁群算法解决TSP问题代码超详细注释_粒子群_matalb蚂蚁群_解决TOP问题_
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启发因子,信息素的重要程度期望因子,城市间距离的重要程度信息素增强系数蚂蚁数量表示每条边的能见度参数可修改
数学建模方法:蚁群算法
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基于信息素异步更新的蚁群算法 用于连续函数优化的蚁群算法 求解复杂多阶段决策问题的动态窗口蚁群优化算法 蚁群算法在铸造生产配料优化中的应用 多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法 求解旅行商问题的混合粒子...
ACATSP.rar_ACATSP是什么_局部信息素_并行蚁群算法_蚁群算法并行_路径遍历
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路径上的信息素浓度较高,将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动,又使得信息素浓度增加,加快了算法的进化过程。本文通过求解TSP问题,通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性, 找出最优解...
蚁群算法 解决旅行商(TSP)问题
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%%蚁群算法 解决旅行商(TSP)问题 %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China %% Email:aihuacheng@gmail.com ...
蚁群算法蚁群算法求解TSP问题附matlab代码
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蚁群算法简介:蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法:蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并...
论文研究-求解TSP的改进蚁群算法.pdf
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针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选...仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。
蚁群算法蚁群算法求解TSP问题附Python代码
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当下一代蚂蚁觅食时,下一代蚂蚁会选择信息素浓度高的路径走,而选择该路径的蚂蚁最多,又会释放更多的信息素,因此由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者...
基于蚁群算法的旅行商问题
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基于蚁群算法求解的tsp问题,将蚁群算法应用于解决优化问题的基本思路为:用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解,整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多,随着时间的...
论文研究-分工合作的加权蚁群算法.pdf
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此算法采取分工合作的方式,在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值,并运用遗传算法中排序的概念对信息素更新机制进行排序加权,此外对信息素上限加以限制。最后以TSP为例,验证了此改进算法不但在收敛速度上...
论文研究-基于新型信息素更新策略的蚁群算法.pdf
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为了提高ACO算法的解题能力,提出一种新型信息素更新策略(PACS),然后将PACS算法与其他蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验。仿真结果表明,PACS算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次...
自适应蚁群算法在序列比对中的应用.zip
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该文将蚁群算法应用于序列比对,并提出基于 自适应调整信息素的改进算法。仿真结果表明这种新的 比对算法是有效的,而它的改进算法的效果更为理想。 关键词:蚁群算法;序列比对 ;信息素在序列比对中的应用
论文研究-蚁群与粒子群混合算法求解TSP问题.pdf
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HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群,然后把蚂蚁子群的参数作为粒子,通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数,并在蚂蚁子群中引入了信息素交换操作。实验结果表明,HAPA在求解TSP问题中比传统算法和同类算法更具优越性...
基于信息权重自适应蚁群算法求解TSP问题
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基于信息权重自适应蚁群算法求解TSP问题,王敏,,为了提高蚁群算法求解TSP问题的寻优效果和计算效率,在传统蚁群算法的基础上,将信息权重系数引入路径选择机制及信息素调节机制,
ACA(蚁群算法)解决TSP问题 程序代码
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ACA(蚁群算法)是一种用来寻找优化路径的概率型算法。蚂蚁释放“信息素”,它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走,这就形成一种类似正反馈的机制,寻找最短到达食物源的路径。 TSP问题即旅行商问题,假设有一个旅行...
论文研究-基于信息素适量更新与变异的高效蚁群算法.pdf
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它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;另外,它采用了一种启发式变异方法对路径进行优化,以产生搅动效应,避免早熟。以TSP问题为例进行的实验...
冰河的渗透实战笔记-冰河.pdf
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冰河整理的全网首个开源的以实战案例为背景的渗透实战笔记,全书共442页,共计37万字(不计空格)。整本书的内容涵盖:Kali基础、渗透工具、木马制作、钓鱼链接生成、爆破密码、内存溢出攻击、web渗透、数据提权、社会工程学。
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