蚁群算法的研究及其应用
本文主要讨论了基本蚁群算法的改进及其应用。在第一章里介绍了蚁群算法的思想起源及研究现状,并对本文的所做的主要工作做了总结。第二章详细的介绍了基本蚁群算法的原理及模型建立,对蚁群算法中的三个基本参数的设置进行了讨论研究,最后给出了基本蚁群算法的实现步骤。第三章讨论了基本蚁群算法的改进及其应用。文中讨论了动态自适应调整信息素的蚁群算法及其在旅行商问 题中的应用和带点交换的蚁群算法及其在对称旅行商和非对称旅行商中的应用,
本文主要讨论了基本蚁群算法的改进及其应用。在第一章里介绍了蚁群算法的思想起源及研究现状,并对本文的所做的主要工作做了总结。第二章详细的介绍了基本蚁群算法的原理及模型建立,对蚁群算法中的三个基本参数的设置进行了讨论研究,最后给出了基本蚁群算法的实现步骤。第三章讨论了基本蚁群算法的改进及其应用。文中讨论了动态自适应调整信息素的蚁群算法及其在旅行商问 题中的应用和带点交换的蚁群算法及其在对称旅行商和非对称旅行商中的应用,
这个程序是我研一时写的,是用遗传算法解决TSP问题.源程序中包含多种对比操作,有不同选择方法的代码,也有不同交叉方法.这里采用的交叉方法是改进的交叉方法.性能很好.里面还有PPT演示文档
本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法!蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的。它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,如TSP,QAP,JSP 等效果较好。
TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完垒问题的一种理想方法 文章针对解决TSP问题.提出 使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾.算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的